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J-GLOBAL ID：201902214290759660   整理番号：19A2301819

サポートベクトルマシンと回帰モデリングを用いた強力な化合物の同定のための代替戦略の探索【JST・京大機械翻訳】

Exploring Alternative Strategies for the Identification of Potent Compounds Using Support Vector Machine and Regression Modeling

著者 (4件)： Miyao Tomoyuki (Data Science Center and Graduate School of Science and Technology, Nara Institute of Science and Technology, Nara, Japan) ,  Funatsu Kimito (Data Science Center and Graduate School of Science and Technology, Nara Institute of Science and Technology, Nara, Japan) ,  Funatsu Kimito (Department of Chemical System Engineering, School of Engineering, The University of Tokyo, Tokyo, Japan) ,  Bajorath Juergen (Department of Life Science Informatics, B-IT, LIMES Program Unit Chemical Biology and Medicinal Chemistry, Rheinische Friedrich-Wilhelms-Universitaet, Germany)
資料名： Journal of Chemical Information and Modeling  (Journal of Chemical Information and Modeling)
巻： 59  号： 3  ページ： 983-992  発行年： 2019年 
JST資料番号： A0294A  ISSN： 1549-9596  CODEN： JCISD8  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： サポートベクトル回帰(SVR)は,化合物効力の予測のためのプレミラー手法である。サポートベクトルマシン(SVM)とSVRモデリングの間の概念的リンクを与えて,SVRは,潜在性予測における連続的で不連続な構造活性相関(SARs)を説明することができて,それはさらに古典的定量的SAR(QSAR)パラダイムを拡張した。仮想化合物スクリーニングの文脈において,化合物効力予測は,強力な化合物を持つデータベース選択セットを利用可能または豊かにする最も強力な化合物を同定するために適用できる。これらの目的のために,新しい潜在性予測戦略を評価した。SVRを用いた従来の(直接)効力予測を,以前に考慮されていない方法である活性および不活性化合物の存在下で訓練されたSVRモデルを用いて,2段階SVM-SVRモデリングおよび効力予測と比較した。後者のモデルは強力な化合物の想起を最大化するが,高い効力値を予測するのに最も正確ではないことが分かった。この目的のために,直接SVR予測が好ましかった。しかし,正確な能力予測とデータベース選択セットにおける強力な化合物の濃縮の間の最良のバランスは,SVM-SVRモデリングの組合せによって達成された。まとめると,著者らの発見は,仮想化合物スクリーニングにおける化合物効力予測のための現在のアプローチをさらに拡張する。Copyright 2019 American Chemical Society All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 構造活性相関 ,  *モデリング ,  定量的構造活性相関 ,  データベース ,  *サポートベクトルマシン ,  不連続性 ,  予測 ,  スクリーニング ,  活性化剤 ,  *回帰モデリング
準シソーラス用語： サポートベクトル回帰 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (5件)： 分子・遺伝情報処理  (JE15040B) ,  向精神薬の基礎研究  (GW03100Y) ,  酵素製剤・酵素阻害剤の基礎研究  (GW21010W) ,  ドキュメンテーション  (CA01030Q) ,  薬物の構造活性相関  (GV01050B)

タイトルに関連する用語 (4件)： サポートベクトルマシン ,  回帰モデリング ,  同定 ,  探索