Pythonを用いた創薬研究における機械学習/ケモインフォマティクス基礎講座

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本セミナーでは、化合物構造をコンピュータ上で扱うために、ケモインフォマティクスの基礎である「化合物の表記方法、分子フィンガープリント、分子記述子」について、Pythonのケモインフォマティクス用ライブラリーであるRDKitを用いて解説いたします。

日時

中止

プログラム

本講座では、創薬研究における機械学習の一連の作業を、プログラミング言語Pythonを用いて体験頂きます。また、化合物構造をコンピュータ上で扱うために、ケモインフォマティクスの基礎である、化合物の表記方法、分子フィンガープリント、分子記述子について、Pythonのケモインフォマティクス用ライブラリーであるRDKitを用いて解説致します。

  1. コンピュータ上での化合物表記方法
    1. MOL形式、SDF形式
    2. SMILES記法
    3. InChI、InChIKey
  2. 分子フィンガープリント・分子記述子の生成
    1. RDKitでの分子フィンガープリントの生成
    2. RDKitでの分子記述子計算
    3. Mordredでの分子記述子計算
    4. Pandasデータフレームを用いたデータ管理
  3. 機械学習の基礎
    1. 回帰モデル
    2. 分類モデル
    3. 機械学習モデルの評価方法
  4. Pythonを用いた機械学習の実践
    1. データセットの準備
    2. PyCaretを用いた機械学習
    3. 機械学習モデルの評価

受講料

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