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J-GLOBAL ID:202002280960464402   整理番号:20A1895305

機械学習と遺伝的アルゴリズムによる小分子のヒト赤血球に対する溶血毒性のin silico予測【JST・京大機械翻訳】

In Silico Prediction of Hemolytic Toxicity on the Human Erythrocytes for Small Molecules by Machine-Learning and Genetic Algorithm
著者 (10件):
資料名:
巻: 63  号: 12  ページ: 6499-6512  発行年: 2020年 
JST資料番号: D0102A  ISSN: 0022-2623  CODEN: JMCMAR  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)
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抄録/ポイント
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重要なADMETエンドポイントの1つとして小分子の溶血毒性は赤血球膜の溶解を引き起こし,ヘモグロビンの血漿への漏出を引き起こし,様々な副作用をもたらす。したがって,薬物開発過程の初期段階における小分子の溶血能を評価することは非常に重要である。しかし,これまで,小分子のヒト溶血毒性を予測する計算モデルはない。この目的のために,ヒト赤血球で実験的に評価した小分子に対する溶血毒性データセットを手動で短縮し,小分子のヒト溶血毒性を予測するための最初の機械学習(ML)ベースモデルを開発し,分子フィンガープリントに基づくヒト溶血毒性を最適化し,目的とする溶血/非溶血性を有する「最適仮想フィンガープリント(OVFs)」を誘導し,最終的に,自動様式でMLとGAによるヒト溶血毒性を予測/最適化するための,ヒト溶血毒性を最適化するための,分子指紋に基づくヒト溶血毒性を最適化するための,遺伝的アルゴリズム(GA)とMLベースモデルを利用した。Copyright 2020 American Chemical Society All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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分類 (3件):
分類
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抗細菌薬の基礎研究  ,  病原体に作用する抗生物質の基礎研究  ,  抗腫よう薬の基礎研究 

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