Art

J-GLOBAL ID：200902282019078873   Reference number：05A0254734

アクティブマイニングによる化学物質群からのリスク分子発見

Author (2)： OKADA TAKASHI (関西学院大 理工) ,  TAKAHASHI YOSHIMASA (豊橋技科大)
Material： 人工知能学会誌  (Journal of the Japanese Society for Artificial Intelligence)
Volume： 20  Issue： 2  Page： 211-218  Publication year： Mar. 01, 2005 
JST Material Number： X0330A  ISSN： 0912-8085  Document type： Article
Article type： 解説  Country of issue： Japan (JPN)  Language： JAPANESE (JA)

Thesaurus term： *knowledge acquisition ,...
Semi thesaurus term： topology ,...

   To see more with JDream III (charged).   {{ this.onShowAbsJLink("http://jdream3.com/lp/jglobal/index.html?docNo=05A0254734&from=J-GLOBAL&jstjournalNo=X0330A") }}

JST classification (2)： Artificial intelligence  (JE08000Z) ,  Pharmacology in general  (GW01000B)

Reference (20)：

• FUJISHIMA, S. Classification of Pharmacological Activity of Drugs Using TFS-based Artificial Neural Network. J. Chem. Inf. Comput. Sci. 2004, 44, 1006-1009
• GINI, C. W. Variability and Mutability, contribution to the study of statistical distributions and relations. Studi Economico-Giuridici della R. Universita de Cagliari. 1912
• HELMA, C. A Survey of the Predictive Toxicology Challenge 2000-2001. Bioinformatics. 2003, 19, 10, 1179-1182
• KING, R. D. Structure-Acitivity Relationships Derived by Machine Learning. Proc. Nat'l. Acad. Sci. USA. 1996, 93, 438-442
• KLOPMAN, G. Artificial Intelligence Approach to Structure-Activity Studies. J. Amer. Chem. Soc. 1984, 106, 7315-7321

Terms in the title (5)： アクティブマイニング ,  化学物質 ,  リスク ,  分子 ,  発見