Draft of Python for chemoinformatics
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Latest commit bd95de4 Jan 14, 2019

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目次

ちょっと追加した(2018.12.12)。web interfaceは入門の範囲を超えそうなのでどうするかは考える。

01 はじめに

  • ケモインフォマティクスとは?

02 ケモインフォマティクスのための環境を整えよう

  • Anaconda(Python, Jupyter, scikit-learn)
  • RDKit

03 Pythonプログラミングの基礎

  • Pythonの基礎(必要だったら)
  • Jupyter notebookで便利に使おう

04 ケモインフォマティクスのための公開データベース

  • ChEMBL
  • PubChem

05 RDKitで構造情報を取り扱う

  • SMILESとは?
  • 構造を描画してみよう
  • 複数の化合物を一度に取り扱うには?

06 化合物の類似性を評価してみる

  • 記述子、フィンガープリント
  • 類似度を計算する

07 沢山の化合物を一度にみたい

  • Chemical Spaceとは
  • tSNEをつかったマッピング
  • 主要な骨格による分類(MCS)
  • Matched Molecular Pairによる化合物ネットワーク

08 構造活性相関(QSAR)の基礎

  • 効果ありなしの原因を考えてみる(分類問題)
  • 薬の効き目を予測しよう(回帰問題)
  • R分解とFree wilson analysis
  • モデルの適用範囲(applicability domain)

09 ディープラーニング入門

  • TensorFlowとKerasについて
  • Google colab(ずっとフリーかわからないので要検討)
  • インストールしてみよう

10 ディープラーニングを利用した構造活性相関

  • 記述子を工夫してみる(neural fingerprint)
  • DNNを利用した予測モデル構築

11 コンピューターに化学構造を考えさせる

  • Recurrent Neural Networkを利用した構造生成