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分子記述子の理解を深めるケモインフォマティクス基礎入門と毒性予測法

分子記述子の理解を深めるケモインフォマティクス基礎入門と毒性予測法

~QSARを用いた医薬品・化学品の毒性予測法の解説~
オンライン 開催

開催日

  • 2022年9月13日(火) 10時30分 16時00分

プログラム

第1部 Pythonを用いたRDKitの使用と実演

(2022年9月13日 10:30〜13:00)

 ケモインフォマティクスとは、化学分野における膨大な問題に対してコンピュータと情報科学的手法を利用することによりその解決を目指す学問分野です。本分野では化合物の情報を用いることが多いため、創薬研究や材料開発、毒性予測等の応用も活発に行われています。
 本講演では、プログラミング言語PythonとPythonのケモインフォマティクス用ライブラリーRDKitを使いながら、ケモインフォマティクスの入門的な内容とその操作法を中心に紹介いたします。

  1. RDKitのインストール
    • Anacaondを使ったRDKitの導入
  2. 化合物データベースと化学構造の表記
    • ChEMBLデータベース
    • PubChem データベース
    • MOL形式、SDF形式
    • SMILES記法、SMARTS記法
    • RDKitでの分子フィンガープリントの生成
    • RDKitでの分子記述子計算
    • Mordredでの分子記述子計算
  3. データ解析・機械学習の基本理論
    • データ解析・機械学習概論
  4. データの前処理・データの可視化・回帰分析・クラス分類
    • データの前処理
    • データの可視化
    • 回帰分析の実例
    • クラス分類の実例
    • 質疑応答

第2部 分式記述子計算を用いた毒性予測

(2022年9月13日 14:00〜16:30)

 毒性はあらゆる医薬品・化学品の製品化を規定する重要な生理活性である。しかし、多くの場合そのメカニズムは複雑であり未知であることも多いため、対象タンパク質に基づく毒性予測は困難である場合が多い。そこで、多数の化合物情報から毒性の発現パターンを予測する応用的なQSAR解析法の開発が進んでいる。
 本講演では、毒性予測手法を理解していただくことを目的として、QSAR解析で使用する方法と研究成果を紹介したい。

  1. 分式記述子を用いた毒性予測の考え方
    • 様々な分子記述子
    • 記述子掲載データベース
    • 専用ソフトウェア・Pythonのアプリケーション
    • Webサービス
  2. 様々な解析法
    • 重回帰分析・PLS回帰分析・ロジスティック回帰分析
    • 決定木・アンサンブル学習
    • 人工ニューラルネットワーク・ディープラーニング
  3. 毒性解析事例
    • 有害性発現経路 (AOP)
    • ヒトにおける肝毒性・肺毒性
    • 化審法におけるラット反復投与毒性
  4. 分子記述子を超えて
    • 生化学的特徴量
    • 分子画像認識 (DeepSnap)
    • 質疑応答

講師

  • 川下 理日人
    近畿大学 理工学部 エネルギー物質学科
    准教授
  • 植沢 芳広
    明治薬科大学 臨床薬剤学研究室
    教授

主催

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  • 学校教育法にて規定された国、地方公共団体、および学校法人格を有する大学、大学院、短期大学、附属病院、高等専門学校および各種学校の教員、生徒
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  • 文部科学省、経済産業省が設置した独立行政法人に勤務する研究者。理化学研究所、産業技術総合研究所など
  • 公設試験研究機関。地方公共団体に置かれる試験所、研究センター、技術センターなどの機関で、試験研究および企業支援に関する業務に従事する方
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