文献

J-GLOBAL ID：202002210832577269   整理番号：20A1114372

薬物発見のための自然言語処理方法論を用いた化学空間の探索【JST・京大機械翻訳】

Exploring chemical space using natural language processing methodologies for drug discovery

著者 (6件)： OEztuerk Hakime (Department of Computer Engineering, Bogazici University, Istanbul, Turkey) ,  OEzguer Arzucan (Department of Computer Engineering, Bogazici University, Istanbul, Turkey) ,  Schwaller Philippe (IBM Research - Zurich, Saeumerstrasse 4, CH-8803 Rueschlikon, Switzerland) ,  Laino Teodoro (IBM Research - Zurich, Saeumerstrasse 4, CH-8803 Rueschlikon, Switzerland) ,  Ozkirimli Elif (Department of Chemical Engineering, Bogazici University, Istanbul, Turkey) ,  Ozkirimli Elif (Department of Biochemistry, University of Zurich, Winterthurerstrasse 190, CH-8057 Zurich, Switzerland)
資料名： Drug Discovery Today  (Drug Discovery Today)
巻： 25  号： 4  ページ： 689-705  発行年： 2020年 
JST資料番号： W1088B  ISSN： 1359-6446  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 文献レビュー  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 化学物質と蛋白質のテキストベースの表現は,ドメイン特異的知識を記述するためにヒトによってコード化された非構造化言語と考えられる。スポーク言語の処理における自然言語処理(NLP)方法論の進歩は,これらの生化学的実体のテキスト表現における隠れた知識を解明するためにNLPの応用を加速し,それを用いて分子特性を予測するか,または新規分子を設計するためのモデルを構築する。本レビューは,薬物発見に関するこれらの進歩によって作られた影響を概説し,医学的化学者とコンピュータ科学者の間の対話をさらに目指すことを目的とした。Copyright 2020 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *言語 ,  計算機科学 ,  タンパク質 ,  ヒト ,  *自然言語処理 ,  化学物質
準シソーラス用語： スポーク ,  化学者 ,  分子特性解析 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 自然語処理  (JE06000L) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (6件)： 薬物 ,  発見 ,  自然言語処理 ,  方法論 ,  化学 ,  探索