Drkcore

01 06 2016 chemoinformatics deeplearning Tweet

PyData2016で Deep Learning for QSARという発表があった

slideもあったけど肝心な部分が抜けているので動画を見たほうが面白いです。

10分ぐらい

部分構造の高次表現としてpharmacophoreとして記述されるみたいな感じのスライドがあったけどpharmacophoreは特徴間の距離が非常に重要なのでBoW的な特徴ベクトルでは表現出来ないと思う。n-gram的な考え方を取り入れないと難しいと思っている。でもそれって5-10word離れている単語の関係を評価していくってことだからコスト高なんだよね

22分くらい

chemoinformaticsで目玉焼き


深いニューラルネットワークで特徴抽出っていうのが、chemoinformaticsの文脈だと「フラグメントからファーマコフフォア構築」というのはその通りだと思うんだけど、それがBoW的なECFP4みたいなフィンガープリントでいいのだろうか?pharmacophoreとかCoMFA,CoMSIAみたいな表現に向かうような記述子で出発しないといけないんじゃないかなーと思う。

あとタンパク質とリガンドの相互作用、特に電荷の移動という特徴を持たせられないのも今の記述子の問題ではあると思う。

画像認識と分子認識は色々違うからね。

About

  • もう5年目(wishlistありマス♡)
  • 最近はPythonとDeepLearning
  • 日本酒自粛中
  • ドラムンベースからミニマルまで
  • ポケモンGOゆるめ

Tag

Python Deep Learning javascript chemoinformatics Emacs sake and more...

Ad

© kzfm 2003-2021