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, 要旨

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, 要旨

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

Thesis / Diss.

There are further volumes for this material.

Show other volumes

Volume No.

要旨
No. Printing year Location Call Number Material ID Circulation class Status Waiting

1

  • Abstract

R017551

Details

Publication year

2021

Alternative title

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

Series title

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

Note

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)

Country of publication

Japan

Title language

Japanese (jpn)

Language of texts

Japanese (jpn)

Author information

宮﨑, 優 (ミヤザキ, ユウ)

Subject

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