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2023.03.16
Trainer Engine : データから予測モデルへの翻訳
機械学習(ML)のライフサイクルは、データの収集、標準化、トレーニング、可視化、トリアージを含む実験、モデルの展開と再トレーニングを経て行われます。Chemaxonは、データの取り込みから前処理、モデリング、レビュー、予測までをサポートするプロセスを開発しました。
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2023.02.16
卓越したデータをGOSTARで
GOSTARは、アルゴリズムの学習、モデルの設計、結果の検証のために、高品質で一貫した構造、包括的な注釈付きデータセットを提供します。 GOSTARのデータは、製薬会社やバイオテクノロジー会社がAI/MLモデルを構築し、創薬の新たなフロンティアを探索することを支援します。
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2022.09.18
最新の構造活性相関データを迅速に入手するには
構造活性相関データ(構造式VS活性などの特性データ)は創薬研究において、ドラッグデザインやパテンタビリティーの調査、AI/MLモデルの構築などに不可欠です。 過去に広く研究されたターゲットや適応症については、使用できる既存のデータが大量に存在します。
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2021.11.09
類似構造検索について
構造類似検索について、類似度計算方法やフィンガープリントについて詳しく解説。MadFastを使用した超高速検索にも触れ、創薬研究における重要性を紹介。Chemoinformaticsの専門家向けの情報。
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2021.10.01
KNIMEでChemAxonノードを使ってみる
非プログラマーがデータ処理を行う上で便利なツールとしてワークフローツールがあります。有名なものはKNIMEとPipeline Pilotです。この内KNIMEについては無償のオープンソースソフトウェアとして提供されており、気軽に使える点が便利ですね。
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2021.09.10
Instant JChemによる化合物のクラスタリングと可視化
化合物のクラスタリングと可視化方法について、Instant JChemを使用した手法を紹介。BMF構造を活用し、化合物ライブラリーを効果的にグルーピングする方法を解説。ChemAxon製品に関する詳細もあり。
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