AI創薬のためのデータベース構築と機械学習の活用

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第1部 創薬のためのデータベースの構築法 (失敗がなく、成功に導くために)

(2023年11月17日 10:00〜14:00) (昼休憩:12:00〜13:00)

  1. データベースの全体的デザイン
    1. データベースの形式
      • RDB
      • ネットワーク
      • 階層型
    2. サイズ
      • 取り扱うサンプル数
    3. 記述/表示形式
      • 文字
      • 数字
      • 画像
        • 写真
        • チャート
    4. 操作様式
      • 化合物検索
      • 数値検索
      • 画像検索
      • 音声検索
  2. データベースの内容 (コンテンツ)
    • コンテンツの種類
      • 化合物
      • 薬理データ
      • 安全性データ
      • 物性データ
      • 種々管理データ
  3. データベースの実施目的の決定
    • 薬理活性
    • 安全性 (毒性)
    • 物性 他
  4. データベースの化合物を扱う上での留意点
    • 化合物のアナログ性とコンピュータ上でのデジタル性の統合やバランス
    • 一元一項対応
    • 一元多項対応
    • 化合物の互変異生体等の扱い 他
  5. データベースの機能や操作様式
    • 検索
      • 化合物
      • 画像
      • スペクトル
    • 更新
    • データの種類
  6. 外部データベースとの連携

第2部 AI・機械学習による安全性評価の効率化

(2023年11月17日 14:15〜16:15)

  1. in silico研究と計算毒性学
  2. 人工知能を用いた安全性評価に対する取り組み
  3. 化学物質の安全性予測プロジェクト
  4. 安全性予測QSARシステム
    • 副作用データベースの活用
    • 核内受容体・ストレス応答パスウェイ情報の活用
  5. インターネット上の安全性予測システム

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