02_ケモインフォマティクス クーロン行列は分子の回転・並進操作に不変な化合物の表現法
分子構造を何らかの形でコンピュータが扱える形へと変換することが化学情報学の第一歩です．現状では化合物の有する情報を全て取り込むことが可能な表現方法は知られていませんから，その後の分析の興味によって，化合物のどの情報を残しどの情報を捨てるかを決めた上で．変換する必要があります．今回...
02_ケモインフォマティクス 
02_ケモインフォマティクス アトムペアやドナーアクセプターペアフィンガープリントは分子の形状を捉えた化学表現
「RDKitでフィンガープリントを使った分子類似性の判定」という記事では，ケモインフォマティクス用ライブラリであるRDKitで利用可能な分子フィンガープリントについて説明しました．ECFP4（Morganフィンガープリント）などのCircularフィンガープリントでは，着目する原...
04_統計学・機械学習 化学系深層学習入門：Tensorflow2で始めるディープラーニング
これまでケモインフォマティクス用ライブラリであるRDKitを用いて，分子記述子やフィンガープリントを用いた化合物のベクトル化方法を学んできました．また分子のベクトル表現を入力として，いくつかの機械学習アルゴリズムを用いた変異原性や溶解度の予測モデル作成も行いました．今回も機械学習...
02_ケモインフォマティクス Tox21は米国の大規模毒性学プロジェクト：HTSによるアッセイ結果は機械学習コンペで用いられたデータセット
これまで本ブログでは，「ケミカルスペースプロジェクトとGDBデータベース」「QM9は量子化学計算に基づいた機械学習用の大規模データセット」「DrugBankは承認済み医薬品のデータベース：主成分分析によるドラッグライクケミカルスペースの可視化」などの記事で，ケモインフォマティクス...
01_計算化学 計算化学における電荷：Psi4を用いた電子密度解析
「計算手法とエネルギー・最適化構造の関係：コンフォメーション探索における注意点」という記事では，Psi4を用いて様々な計算手法を用いてエネルギー計算を行うことで，計算手法によって考慮できる相互作用が異なることを説明しました。その結果構造最適化できないことがあるコンフォマー間のエネ...
01_計算化学 計算手法とエネルギー・最適化構造の関係：コンフォメーション探索における注意点
「RDKitを用いたコンフォメーション探索：MMFFによる配座異性体生成とクラスタリング」という記事では，RDKitに実装されているディスタンス・ジオメトリー法による配座発生MMFFによる構造最適化と同一構造の除去取得した多数のコンフォマーをDBSCANを用いてクラスタリングとい...
02_ケモインフォマティクス DrugBankは承認済み医薬品のデータベース：主成分分析によるドラッグライクケミカルスペースの可視化
創薬化学研究では合成・試験される化合物のほとんどは医薬品にはなりません．そのため研究開発の成功率をあげるために，実際に医薬品になる化合物がどのような特徴を有するかを明らかとすべく多くの試みがなされてきました．このような「薬らしさ（ドラッグライクスネス）」について，これまで本ブログ...
02_ケモインフォマティクス QM9は量子化学計算に基づいた機械学習用の大規模データセット
「ケミカルスペースプロジェクトとGDBデータベース」という記事では，Jean-Louis Reymondの研究グループによって進められているGDBデータベースについて紹介しました．GDBはある原子数以下の存在しうる低分子化合物を網羅したもので，数多くの未知化合物を含むデータベース...