文献

J-GLOBAL ID：201702241600259854   整理番号：17A1093459

機械学習法によるToxPrint特徴を有する神経系禁断と承認された薬の分類【Powered by NICT】

Classification of nervous system withdrawn and approved drugs with ToxPrint features via machine learning strategies

著者 (3件)： Onay Aytun (Department of Computer Engineering, TOBB University of Economics & Technology, 06560, Ankara, Turkey) ,  Onay Melih (Department of Environmental Engineering, Computational & Experimental Biochemistry Lab, Yuzuncu Yil University, 65080, Van, Turkey) ,  Abul Osman (Department of Computer Engineering, TOBB University of Economics & Technology, 06560, Ankara, Turkey)
資料名： Computer Methods and Programs in Biomedicine  (Computer Methods and Programs in Biomedicine)
巻： 142  ページ： 9-19  発行年： 2017年 
JST資料番号： D0213C  ISSN： 0169-2607  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アイルランド (IRL)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 候補薬物分子の初期段階仮想スクリーニングは薬の有害作用を防止するためのデータマイニングと機械学習からの医薬品産業において重要な役割を果たす。計算分類法は除かれたものから承認されている薬剤を識別することができる。引きこもりから承認されている薬剤を識別すると神経系疾患の最大110承認され,110禁断薬剤を含む6データセットに焦点を当てた。本研究では,ブーストと袋詰め木のようなサポートベクトルマシン(SVM)とアンサンブル法(EM)を用いて薬物を分類承認・中止カテゴリーにした。また,候補薬物分子のリスクと安全性評価の定量のための700以上の予め定義されたケモタイプを含むToxprintケモタイプを同定するためにCORINAシンフォニープログラムを用いた。添加では,著者らは鍵となる部分を決定するために神経系中止薬を研究した。gSpanアルゴリズムを含むParMolパッケージ。我々の結果によれば,全ケモタイプと結合CN_amine_aliphatic_genericの数と命名した記述子は,より顕著な記述子であった。開発した媒質Gauss SVMモデルはすべての疾患を含む薬物データセットのためのテスト集合上で78%予測精度に達した。,袋詰め木と線形SVMモデルはphycholepticsとpsychoanaleptics薬物の精度の89%を示した。神経系中止薬(NSWD)データセットにおける弁別フラグメントのセットが得られた。市場から除去薬の原因となるこれらのフラグメントは,ベンゼン,トルエン,N,N ジメチルエチルアミン,crotylamine,5-メチル-2,4-ヘプタジエン,オクタトリエンとカルボニルグループであった。引きこもりから承認されている薬剤を識別するための計算分類法の開発をカバーしている。添加では,本研究の結果は,識別フラグメントの同定はNSWDsの構造の解釈と承認薬新しい神経系を設計のために重要であることを示した。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  線形性 ,  *機械学習 ,  安全評価 ,  データマイニング ,  神経系疾患 ,  *神経系 ,  製薬業 ,  サポートベクトルマシン ,  予測精度 ,  バーチャルスクリーニング ,  アルキルベンゼン ,  芳香族炭化水素
準シソーラス用語： アンサンブル法 ,  分類法 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 機械学習 ,  サポートベクトルマシン ,  薬物発見 ,  ToxPrintケモタイプ ,  承認と禁断薬

分類 (1件)： 医用情報処理  (JE15030Q)

物質索引 (2件)： トルエン ,  ベンゼン

タイトルに関連する用語 (5件)： 機械学習 ,  神経系 ,  承認 ,  薬 ,  分類