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J-GLOBAL ID：201802246960429322   整理番号：18A2060725

化学構造ネットワークのアルゴリズム的複雑性と再プログラム可能性【JST・京大機械翻訳】

Algorithmic Complexity and Reprogrammability of Chemical Structure Networks

著者 (13件)： Zenil Hector (Algorithmic Dynamics Lab, Centre for Molecular Medicine, Karolinska Institute, Stockholm, Sweden) ,  Zenil Hector (Unit of Computational Medicine, Department of Medicine, Karolinska Institute, Stockholm, Sweden) ,  Zenil Hector (Science for Life Laboratory, SciLifeLab, Stockholm, Sweden) ,  Zenil Hector (Algorithmic Nature Group, LABORES for the Natural and Digital Sciences, Paris, France) ,  Kiani Narsis A. (Algorithmic Dynamics Lab, Centre for Molecular Medicine, Karolinska Institute, Stockholm, Sweden) ,  Kiani Narsis A. (Unit of Computational Medicine, Department of Medicine, Karolinska Institute, Stockholm, Sweden) ,  Kiani Narsis A. (Science for Life Laboratory, SciLifeLab, Stockholm, Sweden) ,  Kiani Narsis A. (Algorithmic Nature Group, LABORES for the Natural and Digital Sciences, Paris, France) ,  Shang Ming-mei (Unit of Computational Medicine, Department of Medicine, Karolinska Institute, Stockholm, Sweden) ,  Shang Ming-mei (Science for Life Laboratory, SciLifeLab, Stockholm, Sweden) ,  Tegner Jesper (Unit of Computational Medicine, Department of Medicine, Karolinska Institute, Stockholm, Sweden) ,  Tegner Jesper (Science for Life Laboratory, SciLifeLab, Stockholm, Sweden) ,  Tegner Jesper (Biological and Environmental Sciences and Engineering, Division Computer, Electrical and Mathematical Sciences and, Engineering Division, King Abdullah University of Science and Technology (KAUST), Kingdom of Saudi Arabia)
資料名： Parallel Processing Letters  (Parallel Processing Letters)
巻： 28  号： 1  ページ： 1850005  発行年： 2018年 
JST資料番号： W0592A  ISSN： 0129-6264  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： シンガポール (SGP)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： ここでは,因果的性質をプロファイリングし,アルゴリズム的観点から化学化合物の変換を追跡する挑戦に取り組んだ。化学構造ネットワークに対するアルゴリズム確率の原理に基づく計算的介入計算を適用する可能性を調べた。化学構造ネットワークにおける元素および共有結合の感度を,再プログラム可能性が異なる化合物クラスの変換に関与する熱力学的および化学的プロセスに関する情報を与えるかどうかを調べた。いくつかの物理的,構造的および機能的性質の間の対応を示唆する数値結果に到達した。著者らの方法は,原子および分子特性に関する情報を考慮することなく,機能的および自然的な差異を反映する化学的クラスを分離することができる。これらの方法は,アルゴリズムによる化学情報科学へのリンクにより,将来の研究に有望であると結論した。Copyright 2018 World Scientific Publishing Company All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 熱力学 ,  *ネットワーク ,  共有結合 ,  化学情報 ,  *アルゴリズム ,  化学プロセス ,  情報理論
準シソーラス用語： プロファイリング ,  *複雑性 ,  *化学構造 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (9件)： 分子複雑性 ,  アルゴリズム的確率 ,  Kolmogorov-Chaitin複雑性 ,  因果関係 ,  因果的経路 ,  情報署名 ,  化学化合物の複雑性 ,  アルゴリズム情報理論 ,  Shannonエントロピー

分類 (5件)： 計算機網  (JC03000K) ,  分子・遺伝情報処理  (JE15040B) ,  ドキュメンテーション  (GA01020J) ,  分子の立体配置・配座  (BH05022J) ,  神経系の診断  (GN02000H)

タイトルに関連する用語 (4件)： 化学構造 ,  アルゴリズム ,  複雑性 ,  可能性