文献

J-GLOBAL ID：200902282019078873   整理番号：05A0254734

アクティブマイニングによる化学物質群からのリスク分子発見

著者 (2件)： 岡田孝 (関西学院大 理工) ,  高橋由雅 (豊橋技科大)
資料名： 人工知能学会誌  (Journal of the Japanese Society for Artificial Intelligence)
巻： 20  号： 2  ページ： 211-218  発行年： 2005年03月01日 
JST資料番号： X0330A  ISSN： 0912-8085  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 解説  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 化合物とタンパク質のドッキングは鍵と鍵穴の関係に例えられ,活...

シソーラス用語： *知識獲得 ,...
準シソーラス用語： トポロジー ,...

   続きはJDreamIII（有料）にて  {{ this.onShowAbsJLink("http://jdream3.com/lp/jglobal/index.html?docNo=05A0254734&from=J-GLOBAL&jstjournalNo=X0330A") }}

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  薬理学一般  (GW01000B)

引用文献 (20件)：

• FUJISHIMA, S. Classification of Pharmacological Activity of Drugs Using TFS-based Artificial Neural Network. J. Chem. Inf. Comput. Sci. 2004, 44, 1006-1009
• GINI, C. W. Variability and Mutability, contribution to the study of statistical distributions and relations. Studi Economico-Giuridici della R. Universita de Cagliari. 1912
• HELMA, C. A Survey of the Predictive Toxicology Challenge 2000-2001. Bioinformatics. 2003, 19, 10, 1179-1182
• KING, R. D. Structure-Acitivity Relationships Derived by Machine Learning. Proc. Nat'l. Acad. Sci. USA. 1996, 93, 438-442
• KLOPMAN, G. Artificial Intelligence Approach to Structure-Activity Studies. J. Amer. Chem. Soc. 1984, 106, 7315-7321

タイトルに関連する用語 (5件)： アクティブマイニング ,  化学物質 ,  リスク ,  分子 ,  発見