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J-GLOBAL ID：201402243442789608   整理番号：14A0901416

半教師付き学習を用いた薬物クリアランス経路予測

Drug clearance pathway prediction using semi-supervised learning

著者 (4件)： 柳澤渓甫 (東京工大 大学院情報理工学研究科) ,  石田貴士 (東京工大 大学院情報理工学研究科) ,  秋山泰 (東京工大 大学院情報理工学研究科) ,  秋山泰 (東京工大)
資料名： 電子情報通信学会技術研究報告  (IEICE Technical Report (Institute of Electronics, Information and Communication Engineers))
巻： 114  号： 104(NC2014 1-16)  ページ： 55-60  発行年： 2014年06月18日 
JST資料番号： S0532B  ISSN： 0913-5685  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 短報  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 近年,新薬開発にかかる時間および費用は莫大なものであり,この...

シソーラス用語： 製品開発 ,...
準シソーラス用語： 安全性アセスメント ,...

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分類 (2件)： 物理薬剤学  (GY01012A) ,  その他の薬物の基礎研究  (GW23010K)

引用文献 (22件)：

• “PhRMA New Drug Approvals in 2011”, http://www.phrma.org/
• 船津 公人, 佐藤 寛子, 増井 秀行 訳: “ケモインフォマティクス 予測と設計のための化学情報学”, 丸善, 東京, pp.593-pp.611, 2005
• Sorich M.J., Miners J.O., McKinnon R.A. et al.: “Comparison of Linear and Nonlinear Classification Algorithms for Prediction of Drug and Chemical Metabolism by Human UDP-Glucuronosyltransferase Isoforms”, Journal of Chemical Information and Computer Sciences 43(6), pp.2019-pp.2024, 2003
• Hammann F., Gutmann H., Baumann U. et al.: “Classification of Cytochrome P450 Activities Using Machine Learning Methods”, Molecular Pharmaceutics 6(6), pp.1920-pp.1926, 2009
• Kusama M., Toshimoto K., Maeda K. et al.: “In silico classification of major clearance pathways of drugs with their physiochemical parameters.”, Drug Metabolism and Disposition 38(8), pp.1362-pp.1370, 2010

タイトルに関連する用語 (5件)： 半教師付き学習 ,  薬物 ,  クリアランス ,  経路 ,  予測