最近MDと従来のQSARテクニックを組み合わせた手法が提案されていますね。

アプローチとしては静的な状態である三次元構造に動的な情報を付与させるために10ns-20ns程度の短いMDをかけてからサンプリングして、従来の3D-QSARの記述子を計算してMEAN,MEDIAN,SDを取るという方法です。

5th Autumn School of Chemoinformatics in Nara, 2017ではThierry Langer先生がDynamic Pharmacophores: A New Way to Enhance Virtual Screening Screening Efficacy in Early Drug Discoveryということで、ファーマコフォアモデリングでアンサンブルをとっていた。

11th ICCSではShuzhe Wangの発表したMolecular Dynamics Fingerprints (MDFP): Combining MD and Machine Learning to Predict Physicochemical Propertiesというポスターは独自記述子を定義していて興味深かったし、Fourches, DenisのNext-Generation MD-QSAR Models of Dynamic Kinase-Inhibitor Interactions Based on Machine Learning and Molecular Dynamicsは3D-WHIMの拡張で大変すごかった。特にMDを使うことでactivity cliffの解釈ができていたという点に非常に感銘を覚えた。activity cliffは単純にリガンドからの類似性っていう人間主観のアプローチがもたらすミスマッチだからそれをきちんと説明できるのは本当にすごいと思います（立体障害じゃないやつを）。

このようなアプローチではMDを計算してサンプリングしたあとに、どういう計算で静的な状態を記述するかというのが重要なのだと思いますが、勘のいいあなたはもう既におわかりのように、既にFMOを組み合わせた手法が提案されています。この手法はかなりプロミッシングではないかなーと感じています。なぜかわからないヒトは「すごいよFMO!」を10回くらい読み直しましょう。

そもそも、QM/MMやらんでMDでサンプリングして力場よりずっと精度のいいFMO計算なんかして順番が逆なんじゃないの？とか思っていたが、実際やってみると精度出そうだし不思議だなーと思っていたのだけど、さっきシャワーを浴びていたらなんとなく理解して嬉しくなったのでちょっとエントリーをこしらえてみました。

それぞれの演題には既にペーパーでているのが多いので興味があったら追いかけるといいと思います。

The Fragment Molecular Orbital Method: Practical Applications to Large Molecular Systems

CRC Press / ?円 ( 2009-05-14 )

ジェイミー・オリバーをリスペクトしている感じ。単なる読み物ですね。

ダメ女たちの人生を変えた奇跡の料理教室
キャスリーン・フリン
きこ書房 / 1598円 ( 2017-02-09 )

5年前の本の書評のドラフト。

なんも書いてないけどこの本は良かった。

Interactive Data Visualization for the Web
Scott Murray
Oreilly & Associates Inc / 2997円 ( 2013-04-02 )

5年くらい前に読んだらしい。内容は覚えていないｗ

顧客を知るためのデータマネジメントプラットフォーム　DMP入門 (NextPublishing)
横山 隆治
株式会社インプレスＲ＆Ｄ / ?円 ( 2013-05-20 )

5年くらい前に

パーフェクトPython (PERFECT SERIES 5)
Pythonサポーターズ
技術評論社 / 3360円 ( 2013-03-05 )

なかなか良い本だったと思う

4年くらい前に

実践 Vagrant
Mitchell Hashimoto
オライリージャパン / 2730円 ( 2014-02-21 )

入門Chef Solo - Infrastructure as Code
伊藤直也
伊藤直也 / ?円 ( 2013-03-11 )

ICCSではたくさんの刺激を受けた。特に今まであまり気にしなかったけど、あーなるほどと考えさせられたのが以下のやり取り。

We discussed this earlier... The buyout to make the data open data has been seminal for cheminformatics #11thICCS https://t.co/H6XM5mL495

— Egon Willighⓐgen (@egonwillighagen) 2018年5月31日

今まで漠然と「ChEMBL便利！」ぐらいにしか思ってなかったけど、振り返ってみるとこういうデータがパブリックなものになったことはすごい大きなことだったと。実際にChEMBLなかった頃のサンプルデータとか本当に大変だったからね。

Mishima.sykだってハンズオンすると大抵ChEMBLのデータを使っていて、サンプルデータに関して悩まなくていいし、新しいアルゴリズムの実証もChEMBLを使えばいいから、どのデータを使うかに関して悩まなくて良くなったのはすごい大きい。

なんでもオープンにするべきかはまた違うと思うけど、論文にするようなデータは最初から再利用できる方向で著者も用意しておくのが本当はいいんだろうなぁと思う。パテントもそうならんかね、本当に。

Answer: Before ChEMBL(B.C.) After Data(A.D.)

前泊したので、前日の夜は、エリックサウスで。

ダークモヒートとポテトと魚の揚げたやつ

ゴビとクミンの効いたチキン

カレーで〆た

次の日はレストランオープン前に成田空港についてしまったので、ドトールだったかタリーズだったかでコーヒーを飲みながら時間をつぶす。

オランダの食事はイマイチってみんな言ってたので、飛ぶ前に美味しいものを食べておかなきゃと、つけ麺とみ田。美味しいのだけど、自分の好きな方向性とは違った。

オランダの初日は写真を取らなかったので2日目の朝。ホテルの朝食だからか悪くない、むしろ美味しかった。

3日目は前日にハードタイプのパンを食べすぎて疲れたので、お菓子系のパンをメイン。卵とカリカリのベーコンが美味しいので外せない。

excursionはBatavia Yard (Lelystad)に繰り出した。

ビールも焼き鳥みたいなやつも美味しかった。

夕食も船内だったので、黙々と食べていたら隣にnoelさんが座って話しかけられた。僕はnoelさんのブログとか色々見ながらchemoinfoとかプログラミングを覚えたのですごく感動した。もちろんegonさんもそうで、ぐぐったら10年以上前にperlにcdkのコードを埋め込もうとアレコレしていたエントリーが出てきた、懐かしい。たぶんjythonもその流れで検討した気がする。

最終日（今日）の朝食は菓子パン。あとは目玉焼きが美味しかった。

今日は飛ぶ飛行機がないので、空港近くにホテルをとって、空港内のスーパーで買った謎寿司とチキンサラダを食べた。 それから、ずっとハイネケンばかりだったので違うものが飲みたくなった。

謎寿司はエビきゅうり、アボカドを巻いてあるんだけど、チリパウダーで辛味がつけてあって、更にワサビ醤油かけて食べるのか？現地の人は？とビビった。寿司コーナーは現地の人でごった返していたので人気商品なんだろうけどねー。

飛ぶまで暇なので、ためた写真をログ化しておく。

今月末でやめちゃう人がいるのだけど、今週はずっといないのでリパブリューにみんなで行ってきた。

ナチョスとアンチョビポテト

カリーブルストと4種のチーズのピザ

チーズ盛り合わせとピザ

予約しようか悩む

オクトパストラベラー

スクウェア・エニックス / 6333円 ( 2018-07-13 )