成果報告書詳細
管理番号20110000001454
タイトル平成22年度成果報告書 平成20年度第1回採択産業技術研究助成事業 08A01032c ケミカルゲノミクス情報に基づく高性能なインシリコ創薬システムの研究開発 平成22年度中間
公開日2012/4/14
報告書年度2010 - 2010
委託先名京都大学奥野恭史
プロジェクト番号P00041
部署名技術開発推進部
和文要約1.定量性パラメータ導入による「高活性」な化合物探索
我々独自の方法である相互作用マシンラーニング法(CGBVS)と従来手法のドッキング計算法(SBVS)との2手法を融合することにより、高活性の化合物を効果的に絞り込むことを試みた。2手法それぞれのスコア順位の和を総合スコアとして用いたところ、ヒット率を向上させることに成功した。
2.「リード展開性」の予測による化合物最適化指針の推定
化合物の最適化指針を計算で提示する方法論の開発に先立ち、化合物を部分構造であるフラグメントに断片化するアルゴリズムの検討とそれらのフラグメント解析を行った。フラグメント手法としては、RECAP, BRICS,トポロジーの基づく手法の3つの方法の利点を融合した独自のフラグメントアルゴリズムを開発した。
英文要約1. Prediction of quantitative bioactivity:
Unifying the chemical genomics-based (CGBVS) and the structure-based (SBVS) virtual screening methods, we succeeded in more efficient selection of compounds with high bioactivities.
2. Extraction of chemical knowledge for lead optimization:
As a first step for development of new computational methods for lead optimization, we have developed a compound fragmentation algorithm which can divide a full molecule into several partial structures. This fragmentation algorithm was created so as to integrate the advantages of three widely-used tools, RECAP, BRICS and topology-based methods.
ダウンロード成果報告書データベース(ユーザ登録必須)から、ダウンロードしてください。

▲トップに戻る