構造生成

はじめに BRICSによって生成したフラグメントを組み合わせることで新しい分子構造を生成する。(BRICSについて) 前回は、二つのフラグメント(A,B)を結合することで、A-B型の分子を生成したが、今回は、三つのフラグメント（A,B,C）を結合させることで A-B-C型の分子を生成する。 水溶解度データ（金子研究室HPのデータセット）に含まれる1290分子の構造をフラグメント化し構造生成に利用する。 今回のコードは明治大学金子先生の"structure_generator_based_on_r_group"を参考に（コードを改変して）作成しました。(金子先生ありがとうございます) 前準備 モ…

弱小おとこの株投資レポートです。 何となくデイトレ、スイングトレード、長期保有してみたり、 決算書みて上がると思ったど、我慢できずにリリースしたあとに爆上がりとか。 オススメスクリーニングを試してみたり。塩漬けしちゃったりとか。。 イマイチ自分の中で再現性のあるやり方がなかった弱小おとこが、 少しずつでも自分なりに再現性を高めていくためのレポートブログです。 さてこれまでのブログは下記よりご参照下さい。 たいして長くないです。ww 弱小おとこの株投資レポート【銘柄選び】 - 弱小会社員の株投資レポート さて今回の目次です。 手法について 簡単なローソク足の説明 【過去検証】株ドラゴン 2/1出…

はじめに BRICSによって生成したフラグメントを組み合わせることで新しい分子構造を生成する。(BRICSについて) 前回は、二つのフラグメント(A,B)を結合することで、A-B型の分子を生成したが、今回は、三つのフラグメント（A,B,C）を結合させることで A-B-C型の分子を生成する。 水溶解度データ（金子研究室HPのデータセット）に含まれる1290分子の構造をフラグメント化し構造生成に利用する。 今回のコードは明治大学金子先生の"structure_generator_based_on_r_group"を参考に（コードを改変して）作成しました。(金子先生ありがとうございます) 前準備 モ…

はじめに BRICSによって生成したフラグメントを組み合わせることで新しい分子構造を生成する。(BRICSについて) 以前は、BRICSBuildによってランダムに構造を生成したが、今回は、二つのフラグメント（A, B）を結合させることで新たな分子（A-B）を生成する。 水溶解度データ（金子研究室HPのデータセット）に含まれる1290分子の構造をフラグメント化し構造生成に利用する。 今回のコードは明治大学金子先生の"structure_generator_based_on_r_group"を参考に（コードを改変して）作成しました。(金子先生ありがとうございます) 前準備 モジュールのインストー…

はじめに BRICSによって生成したフラグメントを組み合わせることで新しい分子構造を生成する。(BRICSについて) 生成した分子群（仮想分子ライブラリー）は逆解析時の候補分子として利用可能。 このような構造生成器を Building blockタイプと呼ばれる。このタイプは化学構造としては妥当なものを生成しやすいことが長所。 水溶解度データ（金子研究室HPのデータセット）に含まれる1290分子の構造をフラグメント化し構造生成に利用する。 前準備 モジュールのインストール conda install -c conda-forge rdkit コード モジュールのインポート import num…

この記事は創薬 (dry) Advent Calendar 2020 の 12 日目の記事です。 一週間以上遅刻してすみません・・・（というか早く wet の方も書かねば）。 adventar.orgケモインフォマティクスで盛んに研究されているものの一つに、構造生成器というものがあります。 構造生成器とは、任意の条件を入力すると、構造式を自動で出力するアルゴリズムのことです。 生物活性値などの情報を入力すると、その活性値を持つ医薬品の構造式が出てくるのが理想的ですが、実際には、scaffold を入力して、それを構造展開した構造が出力される、というのが現実的な使い方になると思います。 創薬化学…

Auto Completion of User Interface Layout Design Using Transformer-Based Tree Decoders paper https://arxiv.org/abs/2001.05308 Yang Li, Julien Amelot, Xin Zhou, Samy Bengio, Si Si ICLR 2020 reject github project まとめ どんなもの？ UIデザインの自動補完を行うtransformer decoder．途中まで作成したUI要素のtreeを入力し，完成したtreeを出力する．transform…

実践 マテリアルズインフォマティクス-Pythonによる材料設計のための機械学習 「実践 マテリアルズインフォマティクス―Pythonによる材料設計のための機械学習―」内容紹介 「実践 マテリアルズインフォマティクス―Pythonによる材料設計のための機械学習―」目次 「実践 マテリアルズインフォマティクス―Pythonによる材料設計のための機械学習―」Amazonでの購入はこちら 「実践 マテリアルズインフォマティクス―Pythonによる材料設計のための機械学習―」楽天市場での購入はこちら 実践 マテリアルズインフォマティクス-Pythonによる材料設計のための機械学習 インプレスグループで…

なにかがおかしい。 いったいなにがおかしいのか。なにが拗れているのか。 Twitterで意識的に日常に抑揚をつけるようになってから、昔の仲間と「つながる」ためだけに使っていたアカウントはだんだん使わなくなっていった。 それどころか、そこで流れてくるツイートになにかしら不快な想いを抱くことが増えた。 自分の @Picassophia のアカウントは、本当に気のおけない身内と哲学的な仕事のために使っている。このタイムラインには大学人やインテリがどうしても多いので、リベラル寄りの政治批判もまたよく流れてくる。その一つ一つに憂いを覚えることは当然あるが、基本的に自分は、金と卑俗な関係に塗れるだけでなく…

こんにちは。今日は敵対的生成ネットワーク(Generative Adversarial Network, GAN)を取り上げます。GANというと、適当な乱数から本物そっくりの画像を生成する技術として既にご存じかもしれません。画像以外にも物理モデルの生成や、化合物の構造生成などに適用されておりここ５年ほど多方面で盛り上がっています。本記事ではGANの基本について解説し、実際にMNISTの画像生成までを行いたいと思います。MNISTと言えばこのような数字を表す画像によるデータセットです。これに似た画像を生成するのがGANのお仕事です。MNISTデータセットの一部【目次】 GANの直感的理解 生成器…

アセトアミノフェンとAが反応して生じる付加体を、選択肢の中から選んでいきましょう。 グルタチオンの大きな特徴は、メルカプト基（–SH）が反応することです。 この官能基は、代謝物Aのどの位置に反応するのでしょうか？ 前問では、チオール（-SHをもつ化合物のこと）がエノン構造に1,4-付加（Michael付加）することを述べました。 代謝物Aはエノン構造をもつので、グルタチオンがAに1,4-付加する可能性が充分にあります。 しかしながら、選択肢の中には、そのような結合パターンをもつ（カルボニル酸素から数えて4番目の位置（カルボニル基のβ位）に硫黄原子Sが結合している）化合物はありません。 代謝物A…