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J-GLOBAL ID：201802230262627231   整理番号：18A0161807

化学情報と機械学習技術を用いたCaCo-2透過性のための分類モデル:適用範囲と限界【Powered by NICT】

Classification models for CaCo-2 permeability using chemical information and machine learning techniques: Scope and limitations

著者 (3件)： Koneti Geervani (Innovation Labs, Tata Consultancy Services Ltd, Hyderabad, India-500 081) ,  Ghosh Dipayan (Innovation Labs, Tata Consultancy Services Ltd, Hyderabad, India-500 081) ,  Ramamurthi Narayanan (Innovation Labs, Tata Consultancy Services Ltd, Hyderabad, India-500 081)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： BIBM  ページ： 2270-2271  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： Caco-2細胞単分子層は経口投与した薬剤の吸収とCaco-2単一層を通るin vitro見かけ透過率の間に高い相関を予測するためのヒト小腸粘膜のin vitroモデルとして製薬産業全体で使用されている及び薬物候補の吸収in vivo画分を確立した。本研究では,得られた分類モデルの予測力に及ぼす各種化学情報タイプと機械学習技術の役割を調べた。記述したモデルは,ロバストであり,大きな化学的空間をカバーとして薬物を発見する環境に採用される可能性がある。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： ロバスト性 ,  透過率 ,  経口投与 ,  ヒト ,  単分子層 ,  製薬業 ,  Caco2細胞 ,  *化学情報 ,  予測 ,  単一層
準シソーラス用語： 小腸粘膜 ,  *適用範囲 ,  *分類モデル ,  *透過性 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 生物薬剤学(基礎)  (GY01021U) ,  腸  (EJ06040N)

タイトルに関連する用語 (7件)： 化学情報 ,  機械学習技術 ,  Caco-2 ,  透過性 ,  分類モデル ,  適用範囲 ,  限界