グラフ畳み込みニューラルネットワークを用いた、疾患標的への結合特異性の高い化合物の網羅的探索手法の開発

グラフ畳み込みニューラルネットワークを用いた、疾患標的への結合特異性の高い化合物の網羅的探索手法の開発

グラフ タタミコミ ニューラルネットワーク ヲ モチイタ シッカン ヒョウテキ エノ ケツゴウ トクイセイ ノ タカイ カゴウブツ ノ モウラテキ タンサク シュホウ ノ カイハツ

宮﨑優

生駒 : 奈良先端科学技術大学院大学, 2021.9

学位論文

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巻号情報

No. 刷年 所在 請求記号 資料ID 貸出区分 状況 予約人数

1

R017520

詳細情報

刊年

2021

別書名

Comprehensive Exploration of Disease Target-specific Ligands using Graph Convolution Neural Network

シリーズ名

奈良先端科学技術大学院大学先端科学技術研究科博士論文 ; 2021年9月

注記

学位記番号: 博第1792号

報告番号: 甲第1792号

学位授与年月日: 2021/09/30

学位の種類: 博士(理学)

標題言語

日本語 (jpn)

本文言語

日本語 (jpn)

著者情報

宮﨑, 優 (ミヤザキ, ユウ)

件名

ドラッグデザイン

機械学習

リガンドの特異的結合性

グラフ畳み込みニューラルネットワーク

主成分マッピング

天然化合物