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本研究の目標は，タンパク質・リガンド結合系を対象に，データマイニング法により定義された水和水の可視化（現象論）と，溶媒和自由エネルギー計算による水和効果の見積り（定量化）である．
MDシミュレーションの出力データから混合分布モデル（GMM）によって水の振る舞いをデータマイニングする系を確立した．これによりリガンド結合タンパク質水和自由エネルギーと水の振る舞いの強い相関を検知し，ある程度の予測を可能とした．次に原子の多体相互作用を考慮した記述子を設計し，一般線型モデルとクラスタリングにより機械学習・予測を行った．小さなサイズの分子系に適用したところ，より詳細なエネルギーの予測が可能となった．
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