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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.