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J-GLOBAL ID：202002224482301508   整理番号：20A0378501

グラフ生成モデルによる足場に基づく分子設計【JST・京大機械翻訳】

Scaffold-based molecular design with a graph generative model

著者 (5件)： Lim Jaechang (Department of Chemistry, KAIST, 291 Daehak-ro, Yuseong-gu, Daejeon 34141, Republic of Korea. [e-mail]) ,  Hwang Sang-Yeon ,  Moon Seokhyun ,  Kim Seungsu ,  Kim Woo Youn
資料名： Chemical Science (Web)  (Chemical Science (Web))
巻： 11  号： 4  ページ： 1153-1164  発行年： 2020年 
JST資料番号： U7042A  ISSN： 2041-6539  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 薬物発見のような領域における新しい分子の探索は,しばしば知られた分子のコア構造から始まる。このような方法は,サブ構造として特定の足場を保持する誘導体化合物を設計する戦略と呼ばれている。本研究では,足場に基づく分子設計におけるその利用を標的とするグラフ生成モデルを提案した。このモデルは分子足場を入力として受け入れ,原子と結合を逐次付加することによりそれを拡張する。生成した分子は確実に足場を含むように保証され,それらの特性は望ましい特性に関する生成過程を調整することによって制御できる。拡張分子の学習則は,学習中に見られないものを含む任意の種類の足場によく一般化できる。分子の条件付き生成において,著者らのモデルは,サブ構造を固定することによって制約された探索空間にもかかわらず,複数の化学的性質を同時に制御することができた。実証として,著者らのモデルを上皮成長因子受容体の阻害剤を設計するために適用し,著者らのモデルが,少量のデータしか利用できない状況への適用性を広げるための簡単な半教師つき拡張を使用できることを示した。Copyright 2020 Royal Society of Chemistry All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： EGF受容体 ,  コア構造 ,  学習 ,  *分子設計 ,  化学的性質 ,  適応性
準シソーラス用語： 探索空間 ,  学習則 ,  *生成モデル , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 分子の電子構造  (BH05010Q) ,  炭素とその化合物  (YB02060D)

タイトルに関連する用語 (4件)： グラフ ,  生成モデル ,  足場 ,  分子設計