集中講義(東京大学)「化学システム工学特論第3」 バイオインフォマティクス的手法による 化合物の性質予測(6) カーネル法を用いた化合物の性質予測

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集中講義(東京大学)「化学システム工学特論第3」 バイオインフォマティクス的手法による 化合物の性質予測(6) カーネル法を用いた化合物の性質予測. 阿久津 達也. 京都大学 化学研究所 バイオインフォマティクスセンター. 内容. 化合物の性質予測 サポートベクタマシンとカーネル法 グラフカーネル モーガンインデックスとカーネルの 組み合わせ 計算機実験結果 特徴ベクトルからの化学構造の推定.  化合物の性質予測. 化合物の性質予測 創薬のために重要 従来手法 定量的構造活性相関 - PowerPoint PPT Presentation

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  • QSAR: quantitative structure-activity relationship D-QSARCoMFA(Comparative Molecular Field Analysis)log P

  • QSARBR = a b c Es + dBR: Esa, b, c, d

  • 1990Cortes Vapnik c.f. Kernel Methods in Computational Biology, MIT Press, 2004

  • SVM(SVM)

  • (x) (K(x,y)=(x)(y)x y K(x,y)

  • K(x,y) = xy K(x,y) = (xy + c)d RBF K(x,y) = exp (-||x - y||2 /22 ) K(x,y) = tanh (xy - )

  • K(x,y)=(x)(y)Mercer

    ( x1,x2,,xn )

  • (feature vector) x (x) = (, , , logP,) x,y (x) ()

  • G(V,E)()V: E: G1(V1,E1) G2(V2,E2)

  • Marginalized Tsuda2002

    h,h: K:RNA

  • Marginalized (1) Kashima2003

    h: G1 h: G2 l(h): h K(x,y): K(x,y)=1 if x=y, otherwise 0

  • Marginalized (2)

  • Marginalized (3)

  • Marginalized (4)

  • Marginalized (5)

  • Marginalized (6)

  • Marginalized (7)Marginalized

  • Marginalized

    (Morgan Index)

  • Morgan1960CAS(Chemical Abstract Service)Marginalized

  • Morgan x x x

  • MUTAG 1251SVMGIST (http://microarray.cpmc.columbia.edu/gist) C++

  • Marginalized

  • SVMN. Cristianini & J. Shawe-Taylor: An Introduction to Support Vector Machines and Other Kernel-based Learning Methods, Cambridge Univ. Press, 2000., , 2005Kernel Methods in Computational Biology, MIT Press, 2005.Marginalized Graph Kernel + Morgan IndexP. Mahe, N. Ueda, T. Akutsu, J-L. Perret, J-P. Vert: Extensions of marginalized graph kernels, Proc. 21st Int. Conf. Machine Learning, 552-559, 2004.