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人工知能AI・毒性関連データベースを用いた化学物質安全性予測手法と実施のポイント

人工知能AI・毒性関連データベースを用いた化学物質安全性予測手法と実施のポイント

~AI・機械学習を駆使したQSARモデルの構築法とは / 機械学習を用いたQSARモデルの構築の基礎から応用まで~
東京都 開催 会場 開催

開催日

  • 2018年3月30日(金) 13時00分 16時30分

修得知識

  • AI・機械学習を駆使したQSARモデルの構築法
  • 機械学習を用いたQSARモデルの構築の基礎から応用まで

プログラム

  1. 定量的構造活性相関
    1. 定量的構造活性相関と定量的構造毒性相関
    2. 予測モデル構築における注意点
    3. 記述子の発生
    4. 人工知能技術を駆使したQSAR解析
  2. 機械学習
    1. ランダムフォレスト
    2. サポートベクターマシン
    3. ニューラルネットワーク
    4. ディープラーニング
  3. 有害性発現経路
    1. 有害性発現経路 (AOP) および分子起始反応 (MIE) とは
    2. 毒性学の大規模プロジェクトUS – Tox21
    3. Tox21の目標とAOP/MIE
    4. MIEのウルトラハイスループットスクリーニング
    5. 大規模化合物ライブラリー
    6. PubChemによるTox21 – MIE関連活性データの活用法
  4. 毒性予測コンペティションにおける機械学習
    1. 機械学習モデルの構築の実際
    2. 記述子計算
    3. 記述子の質と量
    4. 機械学習法の選択
  5. 毒性・副作用データベース
    1. PMDAJADER
    2. FDAFAERS
    3. HESS
    • 質疑応答・名刺交換

講師

  • 植沢 芳広
    明治薬科大学 臨床薬剤学研究室
    教授

会場

品川区立総合区民会館 きゅりあん

4F 第1グループ活動室

東京都 品川区 東大井5丁目18-1
品川区立総合区民会館 きゅりあんの地図

主催

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: 38,000円 (税別) / 41,040円 (税込)
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複数名同時受講の割引特典について

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