【seedsビッグデータ】人口知能による薬の結合予測～立体構造ビッグデータからのパターン発見～
- 2021/1/25
- 大学のシーズ
立命館大学 生命科学部・生命情報学科 助教 笠原浩太
■概要
・ビッグデータ解析と人工知能で蛋白質と薬の結合構造を予測
・正解構造と誤った構造を８５％の精度で判別
・立体構造のデータベースから結合のパターンを抽出
■新規性・優位性
・公共の蛋白質立体構造データベースの他、独自のデータからも学習可能。
・予測を行うだけでなく、抽出したパターンの可視化と分析が可能。
■応用・活用例
・既存のバーチャルスクリーニング法（ドッキング）と組み合わせ、精度を改善。
・クローズドな立体構造データの再利用。
■特許
特願2017－149996
■お問い合わせ
立命館大学 BKCリサーチオフィス
〒525-8577 滋賀県草津市野路東1－1－1
０７７―５６１－２８０２
liaisonb@st.ritsumei.ac.jp
The following two tabs change content below.
立命館大学 BKCリサーチオフィス
所在地 滋賀県 草津市
webサイト http://www.ritsumei.ac.jp/research/
最新記事 by 立命館大学 BKCリサーチオフィス (全て見る)
- 【seeds IoT】視覚に近い波長特性を持つ軽く、柔らかい光センサ~セレン薄膜を用いたフレキシブル光電変換デバイス~ - 2022年5月23日
- 立命館大学スポーツ健康科学研究センター設立10周年シンポジウム - 2021年10月27日
- 【seedsビッグデータ】人口知能による薬の結合予測～立体構造ビッグデータからのパターン発見～ - 2021年1月25日
この著者の最新の記事
関連記事
