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J-GLOBAL ID：202002214043134343   整理番号：20A0760132

二次元分子記述子を用いた機械学習による環状ペプチドの細胞膜透過性予測

Prediction of membrane permeablity for cyclic peptides using machine learning with its 2D descriptors

著者 (5件)： 村田翔太朗 (東京工大) ,  山田雄太 (東京工大) ,  吉川寧 (東京工大) ,  大上雅史 (東京工大) ,  秋山泰 (東京工大)
資料名： 情報処理学会研究報告(Web)  (IPSJ Technical Report (Web))
巻： 2020  号： BIO-61  ページ： Vol.2020-BIO-61,No.5,1-7 (WEB ONLY)  発行年： 2020年03月05日 
JST資料番号： U0451A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 環状ペプチドは新たな薬剤モダリティとして注目されており,細胞...

シソーラス用語： 二次元 ,...
準シソーラス用語： サポートベクトル回帰 ,...

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分類 (2件)： 蛋白質・ペプチド一般  (EB03010N) ,  分子・遺伝情報処理  (JE15040B)

引用文献 (15件)：

• Sachdeva, S.: Peptides as ‘drugs’: the journey so far, International Journal of Peptide Research and Therapeutics, Vol. 23, No. 1, pp. 49-60 (2017).
• Vlieghe, P., Lisowski, V., Martinez, J. and Khrestchatisky, M.: Synthetic therapeutic peptides: science and market, Drug Discovery Today, Vol. 15, No. 1-2, pp. 40-56 (2010).
• 舛屋圭一:特殊環状ペプチドがもたらす創薬研究開発の新潮流,日本薬理学雑誌,Vol. 148, No. 6, pp. 322-328 (2016).
• Lipinski, C. A., Lombardo, F., Dominy, B. W. and Feeney, P. J.: Experimental and computational approaches to estimate solubility and permeability in drug discovery and development settings, Advanced Drug Delivery Reviews, Vol. 23, No. 1-3, pp. 3-25 (1997).
• Burton, P. S., Conradi, R. A., Ho, N. F., Hilgers, A. R. and Borchardt, R. T.: How structural features influence the biomembrane permeability of peptides, Journal of Pharmaceutical Sciences, Vol. 85, No. 12, pp. 1336-1340 (1996).

タイトルに関連する用語 (5件)： 分子記述子 ,  機械学習 ,  環状ペプチド ,  細胞膜透過性 ,  予測