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J-GLOBAL ID：202302242031830765   整理番号：23A1691486

創薬における機械学習アプローチ:方法と応用【JST・京大機械翻訳】

Machine-learning approaches in drug discovery: methods and applications

著者 (1件)： Lavecchia Antonio (Department of Pharmacy, Drug Discovery Laboratory, University of Napoli ‘Federico II’, via D. Montesano 49, I-80131 Napoli, Italy)
資料名： Drug Discovery Today  (Drug Discovery Today)
巻： 20  号： 3  ページ： 318-331  発行年： 2015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： 過去10年間,仮想スクリーニング(VS)は,従来の類似性検索から進化し,これは,単一参照化合物を利用して,データマイニングと機械学習アプローチのための高度な応用領域へ利用され,それは,ロバスト決定ルールを学習するために,大規模で代表的な訓練セット化合物を必要とする。公共ドメイン利用可能な化学的および生物学的データの量における爆発的成長は,新しい学習方法論を設計,解析,適用するための巨大な努力を生み出している。ここでは,配位子ベースVS(LBVS)の文脈の中で機械学習技術に焦点を当てた。さらに,最近の刊行物からいくつかの関連するVS研究を分析し,この分野における現在の最先端技術の詳細な見解を提供し,問題の問題だけでなく,更なる進歩のための成功と機会を強調した。Copyright 2023 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： 刊行物 ,  *製品開発 ,  データ ,  近似法 ,  化合物 ,  検索 ,  配位子 ,  ロバスト性 ,  *機械学習 ,  データマイニング ,  ディシジョンルール ,  *創薬 ,  バーチャルスクリーニング ,  機械学習技術
準シソーラス用語： 最先端技術 ,  学習方法 ,  類似性検索 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 分子・遺伝情報処理  (JE15040B)

タイトルに関連する用語 (3件)： 創薬 ,  機械学習 ,  応用