ドッキングシミュレーション関係の本だろうか。

タンパク質計算科学 ―基礎と創薬への応用― [CD-ROM付]
神谷 成敏
共立出版 / 5040円 ( 2009-08-25 )

あとGaussian

Gaussianプログラムによる量子化学計算マニュアル 計算入力法から実験値との比較まで

丸善 / 3675円 ( 2009-07-24 )

Gaussianは使ってないのでこっちはあまり興味をそそられないが。

普通のPCAとちがうのは非線形主成分を扱えること。でも、カーネル関数をうまく選ばないといけないことを意味する。

Rとカーネル法を参考に。

> library(kernlab)
> x <- as.matrix(iris[,1:4])
> iris.kpc1 <- kpca(x,kernel="rbfdot",feature=2,kpar=list(sigma=0.1))
> plot(pcv(iris.kpc1),col=as.integer(iris[,5]))

あータニモトカーネルを使ったkernel PCAとかなんかいいかもしれない。

パターン認識と機械学習 下 - ベイズ理論による統計的予測
C. M. ビショップ
シュプリンガー・ジャパン株式会社 / ￥ 8,190 ()
在庫あり。

trunk(Rev: 3829)をDLしてきてコンパイル

svn co https://pymol.svn.sourceforge.net/svnroot/pymol/trunk pymol

freetypeがらみのヘッダーがないとかいうエラーがでてきたので

cd /usr/X11R6/include
sudo ln -s freetype2/freetype freetype

とsymbolic link張って解決

Bioinformatics Programming Using Python
Mitchell L. Model
Oreilly & Associates Inc / 5075円 ( 2009-12-23 )

コマンドラインでタンパク質のポケットを探索してくれる。

fpocket

論文によるとVoronoi tesselationをつかってalpha sphere detectionをやるみたい。

1R39に対して試してみた。

実行は

fpocket -f 1R39.pdb

と叩けば、ディレクトリが出来てPyMol,VMD用のファイルが出力される。

昨日、ワークショップで雑談してて、メディシナルケミストリーにおけるフッ素の役割がとか。

ハロゲンのくせに、Cl,Brとはちょっと違うよねとか。

Bioorganic and Medicinal Chemistry of Fluorine
Jean-Pierre Bégué
Wiley-Interscience / 11185円 ( 2008-05-27 )

DMPK,TKを考慮したドラッグデザインの際に考慮することなど。

多分メディシナルケミスト向けなんだろうなと思うんだが、コンパクトにまとまっているので、chemoinformaticsのヒトが読んでも参考になることが多い。

Pharmacokinetics and Metabolism in Drug Design (Methods and Principles in Medicinal Chemistry)
Dennis A. Smith,Han van de Waterbeemd,Don K. Walker
Wiley-VCH / ￥ 12,813 ()
在庫あり。

• 2.11 Slow offset compounds
  • フレキシブルな化合物はassociation-disassociationが素早くおこる可能性がある
• 3.6 Estimation of Absorption Potential
  • AP =logP + logFnon + logS(So . Vl/Xo)
• Distribution and Tmax

薄いわりにはちとお高めだが、投資と思い割り切った（今回は）。

Avogadroだとタンパク質のアミノ酸とかを簡単にエディットできないな。

スクリプト書いてリガンドから半径なんぼ以内の残基を切り出すようにすればさくさく動くかも。

リードホッピングとはつまるところ、選択されなかったより良い未来を、過去にさかのぼり選択しなおすことだと思うのだ。または、現在の結果が(成功にせよ失敗にせよ)選択されたことで、過去の時点の確率が変化したというベイズっぽい解釈でもよいかと。

上の図でいうと外側のサークルを類似性とかで辿ったとしてもホッピングなんて成し遂げられなくて、もっと、最初の化合物に近いところにさかのぼりつつうまい分岐点で辿りなおさないといけない。

そのためには化合物のデータベースがここの化合物がどう継承されるかを記録されプロジェクト毎にツリーとして表せるようにしておかないといけないんだろうなぁ、なんて思うわけだ。

1.2.0からつくようになったらしい

OSRA: Optical Structure Recognition

まぁ、みんなやることは一緒なのね。

はじめて読むならこれがお薦めか。ケモインフォマティクスな僕にとってはある程度数式とか統計の話がくっついていたほうが、知識と照らし合わせながら覚えていけるので分かりやすかった。

はじめての薬物速度論
加藤 基浩
南山堂 / ￥ 1,995 ()
在庫あり。

• クリアランスは薬物消去能を血液量で表現
• AUMCは血漿中濃度に時間をかけたもの
• 肝クリアランスと肝固有クリアランスの違い

ちょっと7章だけプロットしてみた。

Cp <- function(t){86.22 * exp(-4.55 * t) + 13.63 * exp(-0.438 * t)
Cppo <- function(t){456700/(9128*(4.567-0.438)) * (exp(-0.438 * t) - exp(-4.567 * t))}
par(mfrow = c(2,1))
plot(Cppo,0,10)
plot(Cp,0,10)

演習の多そうなこっちもやっとくべきか。

ファーマコキネティクス―演習による理解
杉山 雄一,山下 伸二,加藤 基浩
南山堂 / ￥ 6,300 ()
在庫あり。