【書籍】ケモインフォマティクスにおけるデータ収集の最適化と解析手法（No.2196）

  ★試読できます★

ケモインフォマティクスにおける

データ収集の最適化と解析手法

------------------------------------------------------------------------------

～組成予測や化学構造の生成、合成経路探索や反応条件最適化、毒性評価～

◎　「少ないデータ」「不均一なデータ」から、化学物質の未知の領域をいかに予測するか？

◎　どんなデータが必要か？ 解析手法の応用事例は？ 予測精度はどの程度になる

■　目　　次                                                                                                        

第１章　化学構造の表現・数値化と記述子の設計・活用
第２章　データ収集・データベース構築での留意点
第３章　データセットの作成と各種解析手法の活用事例
第４章　機械学習の具体的活用とその事例
第５章　化学物質の合成経路探索・反応条件最適化への活用事例
第６章　化学物質・材料設計への活用事例
第７章　化学物質の毒性評価手法とその事例
第８章　医薬品開発への活用事例
第９章　分析インフォマティクスとの連携・活用事例

■　本書のポイント                                                                                                  

≪１≫ 化学構造の表現・数値化と記述子の設計法
　　 ―最新の分子記述子、その種類と活用法

≪２≫ データ収集・データベース構築での留意点
　　 ―解析の精度向上やデータ取得コストに留意したデータ収集、実験回数最適化

≪３≫ データセットの作成と各種解析手法の活用事例
　　　―データ可視化・低次元化、 クラスタリング、クラス分類、線形回帰
　　　―非線形データ解析・モデリング、ハイパーパラメータ最適化
　　　―スパースモデリング、ベイズ最適化、少ないデータ対策

≪４≫ 機械学習の具体的活用とその事例
　　　―転移学習の活用事例、過学習に留意した最適なモデル構築
　　　―説明可能AI、Python、KNIME、量子コンピュータの活用

≪５≫ 合成経路探索・反応条件の最適化
　　　―AIによる合成条件推薦システム、逆合成解析、触媒選択、
　　　　　　 フロー合成の条件最適化、物質合成パラメータの最適化

≪６≫ 化学物質・材料設計や医薬品開発への活用
　　　―化学物質・材料設計分野：
　　　　　　　 スパースモデリングによる特徴量エンジニアリング、
　　　　　　　 ベイズ最適化によるポリマー設計、ハイスループット材料合成
　　　―医薬品開発分野：　
　　　　　　　創薬リード探索への活用、化学構造の生成、タンパク質の配列設計、
　　　　　　　 代謝物構造推定、 メタボロームDB、安全性情報DB活用

≪７≫ 化学物質の毒性評価
　　　―オープンデータベースの活用、ＱＳＡＲ解析

≪８≫ 分析インフォマティクスとの連携・活用
　　　―HPLC分析メソッド開発、NMR化学シフト予測の高精度化、TOF-SIMS解析

--------------------------------------------------------------------------------