★ 分子記述子をこれから実践していく人のための入門講座!!
★ QSARを用いた医薬品・化学品の毒性予測法の解説!!

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

【提携セミナー】

主催：株式会社技術情報協会

講座内容

・Pythonを用いたRDKitの使用と実演
・分式記述子計算を用いた毒性予測

習得できる知識

・ケモインフォマティクスの基礎
・医薬品のデータに特化した分子記述子の活用法

担当講師

【第１部】近畿大学 理工学部エネルギー物質学科　准教授
川下 理日人 氏
【第２部】明治薬科大学 医療分子解析学研究室 教授 植沢芳広 氏

セミナープログラム（予定）

（10:30～13:00）
【第１部】Pythonを用いたRDKitの使用と実演

【講座主旨】
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。

【講座内容】
1．RDKitのインストール
・Anaconda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】

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（14:00～16:30）
【第２部】分式記述子計算を用いた毒性予測

【講座主旨】
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。

【講座内容】
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】

公開セミナーの次回開催予定

開催日

未定

開催場所

未定

受講料

未定

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