技術セミナー・研修・出版・書籍・通信教育・eラーニング・講師派遣の テックセミナー ジェーピー
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本セミナーでは、ドラッグリポジショニング、メカニズムを考慮した薬効予測、創薬標的予測、パスウェイ創薬、漢方薬・食品リポジショニング、ダイレクトリプログラミング、化合物の毒性予測、医薬品分子構造設計への応用例を紹介いたします。
近年の生命医科学では、疾患に関するゲノム、トランスクリプトーム、プロテオーム、メタボローム、インターラクトームなどのオミックス情報が得られるようになり、生体内分子の網羅的解析が可能になった。同時に、膨大な化合物や薬物に関するケミカル情報も蓄積されている。
本研究では、疾患に関するマルチオミクス情報・臨床情報、化合物に関する化学構造・遺伝子発現・標的分子情報などの医薬ビッグデータを融合解析し、創薬標的分子や治療薬を探索する機械学習手法の開発を行った。疾患・生体分子・医薬品候補化合物ネットワークを大規模に予測するデータ駆動型アプローチであることが特色である。
本セミナーでは、ドラッグリポジショニング、メカニズムを考慮した薬効予測、創薬標的予測、パスウェイ創薬、漢方薬・食品リポジショニング、ダイレクトリプログラミング、化合物の毒性予測、医薬品分子構造設計への応用例を紹介する。
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