
ケモインフォマティクス理論(化学記述子編)
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ケモインフォマティクスは日本語では「情報化学」と呼ばれる研究領域であり、より速くより良い判断をするためにデータを解析して体系化することを目指すものです。 学部の有機化学の基礎を習った後に、有機化合物を情報として扱うためにはどのようにしていけば良いのかを理解するためのものです。 はじめに 1章 ケモインフォマティクスの概要 2章 化合物のグラフ、行列、座標とデータ交換フォーマット 3章 化合物と異性体、2次元から3次元変換、反応表現 4章 化学的なデータと型、種類、データベース 5章 構造記述子と0から4次元 6章 計算化学と経験的手法, 分子力学法、分子軌道法 7章 化合物検索と完全、部分、類似一致 8章 化学データの機械学習と概要、前処理、初期検討 で化学記述子について、体系的に学べるようにしております。 詳細を学ぶと言うよりも、より深く学ぶためのキッカケになればと思って薄く広く記載しています。 ケモインフォマティクスが日本で少しでもより広がったり、興味をもつ人が増えてくれれば幸いです。 今後、少しずつ随時更新予定です。 この本の続きとなる機械学習編(9章〜16章)については、以下で記載しています。 https://zenn.dev/poclabweb/books/chemoinfomatics_theory_machinelearning
Chapters
はじめに(この本は、製作初期段階です)
◾️1章◾️ ケモインフォマティクスの概要
1.0.0 本書で伝えること(筆者前書き)
1.0.1 本書の範囲
1.1 データサイエンスとは何かと化学との関係
1.2 QSAR, QSPR, QSSRとは何か
1.3 QSAR, QSPR, QSSRの学びの順番
1.4【演習】ケモインフォマティクスが学べるソフトウェアの学習サイト
1.5【まとめ】ケモインフォマティクスの概要
1.6【補足】化学構造の情報は用いないがケモインフォマティクスに関連する重要な分野
1.7【参考文献】ケモインフォマティクスを学ぶための文献
1.8【課題】ケモインフォマティクスの概要を知るための問題
◾️2章◾️ 化合物のグラフ、行列、座標とデータ交換フォーマット
2.0.1 表現方法における3つの視点(一意性(再現性)、情報量、解釈性)について
2.0.2 化学構造の階層(名前、分子式、結合、3次元構造、電子状態)
2.1.0 グラフとSMILESやInChIなど
2.1.1 化学情報学で使われるSMILESについて詳しく解説
2.1.2 化学情報学で使われる国際化学物質識別子(InChI)とInChIKeyについて詳しく解説
2.2 行列を用いて隣接原子や電子的な関係を表す
2.2.1 行列を用いて隣接原子や電子的な関係を表した例
2.3 3次元座標と化合物の構造表現方法
2.3.1 3次元座標と化合物の構造表現方法の具体例
2.4【演習】様々な化学構造情報の変換に使用できるopenBabelのWEB版使用方法
2.5【まとめ】化合物とグラフ、行列、座標
2.6【補足】 molファイルやSDFファイル以外の3次元の化学構造の表現方法など
2.7【参考文献】化学構造の表現方法などを学ぶ
2.8【課題】化合物のグラフ、行列、座標とデータ交換フォーマットを理解するための問題演習
◾️3章◾️ 化合物と異性体、2次元から3次元変換、反応表現
3.0 化合物の情報の重複を防ぎ、情報を拡張
3.1 単体と混合物(互変異性体とキラリティー等)を判別
3.2 立体判定
3.3.1 反応表現
3.3.2 反応表現の手法
3.4【演習】openBabelのWEB版使用方法その2
3.5 【まとめ】化合物と異性体、2次元から3次元変換、反応表現
3.6 【補足】入れられなかったこと
3.7 【参考文献】化合物と異性体、2次元から3次元変換、反応表現を学ぶ
3.8 【課題】化合物と異性体、2次元から3次元変換、反応表現を理解するための問題
◾️4章◾️ 化学的なデータと型、種類、データベース
4.0 科学におけるデータの取り扱い
4.1 化学的なデータ
4.2 情報の抽出と保存
4.3 具体的なデータベース
4.4 【演習】OCHEMの簡単な使い方
4.5 【まとめ】化学的なデータと型、種類、データベース
4.6 【補足】入れられなかったこと
4.7 【参考文献】化学的なデータと型、種類、データベースを学ぶ
4.8 【課題】化学的なデータと型、種類、データベース
◾️5章◾️ 構造記述子と0から4次元
5.0 分子記述子とは何か
5.1.1 0と1次元の分子記述子
5.1.2Finger Printの作成とMorganアルゴリズムについて
5.2 2次元や2.5次元の分子記述子
5.5 【まとめ】構造記述子(化学記述子)
5.6 【補足】入れられなかった内容
5.7 【参考文献】分子記述子を学ぶ
5.8 【課題】構造記述子を理解するための問題
◾️6章◾️ 計算化学と経験的手法, 分子力学法、分子軌道法
6.0 計算化学による予測とは
6.1.1 物性計算の経験的アプローチ(3次元構造の自動生成)
6.1.2 物性計算の経験的アプローチ PEOEとは何か
6.2 分子力学法
6.3 量子化学計算
6.4 【演習】openbabelでの構造の自動生成
6.5 【まとめ】計算化学と経験的手法, 分子力学法、分子軌道法
6.6 【補足】入れられなかったこと
6.7 【参考文献】計算化学と経験的手法, 分子力学法、分子軌道法を学ぶ
6.8 【課題】計算化学と経験的手法, 分子力学法、分子軌道法を理解するための問題
◾️7章◾️ 化合物検索と完全、部分、類似一致
7.0 類似性と化合物の検索
7.1 完全構造検索
7.2 部分構造検索
7.3 類似構造検索
7.4 【演習】pubchemでの構造検索
7.5 【まとめ】化合物検索と完全、部分、類似一致
7.6 【補足】入れられなかった内容
7.7 【参考文献】化合物検索と完全、部分、類似一致を学ぶ
7.8 【課題】化合物検索と完全、部分、類似一致を理解するための問題
◾️8章◾️ 化学データの機械学習と概要、前処理、初期検討
8.0.1 機械学習を行う前に把握しておくこと
8.1 データの前処理
8.2 探索的データ解析
8.3 記述子選択手法や初期検討
8.5 【まとめ】化学データの機械学習と概要、前処理、初期検討
8.6 【補足】入れられなかったこと
8.7 【参考文献】 化学データの機械学習と概要、前処理、初期検討を学ぶ
8.8 【課題】 化学データの機械学習と概要、前処理、初期検討を理解するための問題
◾️あとがき◾️
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