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。 この本は、ケモインフォマティクス理論(記述子編)に続く後編になります。ここだけでも読むことができますが、前編も読むことでより体系的に学べると思います。
この本の前編となる化学記述子編については以下で執筆しています。1から8回目については、こちらをご覧ください。 <a href="https://zenn.dev/poclabweb/books/chemoinfomatics_theory_descriptor" target="_blank" rel="nofollow noopener noreferrer">https://zenn.dev/poclabweb/books/chemoinfomatics_theory_descriptor</a>
内容としては、ケモインフォマティクスでよく使われる以下の内容について記載しております。
9回目 化学データの機械学習とデータ分割、回帰と分類の評価指標
10回目 化学データの機械学習とモデルの種類について
11回目 モデルやデータ及び記述子の解釈と適用範囲の推定
12回目 QSPRモデルと融点、溶解度、分配係数
13回目 化学構造とスペクトルおよび逆解析
14回目 化学空間と食品科学
15回目 QSSRモデルと不斉触媒反応と化学記述子
16回目 論文の探し方と今後の学び方
で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。各回の最後に自分でコードを動かして確認する演習問題をつけています。 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。



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。 この本は、ケモインフォマティクス理論(記述子編)に続く後編になります。ここだけでも読むことができますが、前編も読むことでより体系的に学べると思います。
この本の前編となる化学記述子編については以下で執筆しています。1から8回目については、こちらをご覧ください。 https://zenn.dev/poclabweb/books/chemoinfomatics_theory_descriptor
内容としては、ケモインフォマティクスでよく使われる以下の内容について記載しております。
9回目 化学データの機械学習とデータ分割、回帰と分類の評価指標
10回目 化学データの機械学習とモデルの種類について
11回目 モデルやデータ及び記述子の解釈と適用範囲の推定
12回目 QSPRモデルと融点、溶解度、分配係数
13回目 化学構造とスペクトルおよび逆解析
14回目 化学空間と食品科学
15回目 QSSRモデルと不斉触媒反応と化学記述子
16回目 論文の探し方と今後の学び方
で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。各回の最後に自分でコードを動かして確認する演習問題をつけています。 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。



ケモインフォマティクス理論（機械学習編）

はじめに(この本は、製作初期段階です)

ここで学ぶことの流れ

【9回目】 化学データの機械学習とデータ分割、回帰と分類の評価指標

9.0 良いモデル作成のために何が必要なのか

9.1 データ分割(検証と分割方法)

9.2 データの評価(回帰)

9.3 データの評価(分類)

演習やソフトウェア

【まとめ】化学データの機械学習とデータ分割、評価（回帰）、評価(分類)

【補足】化学データの機械学習とデータ分割、回帰と分類の評価指標をさらに学ぶためのトピック

【参考文献】化学データの機械学習とデータ分割、回帰と分類の評価指標について

【課題】 課題化学データの機械学習とデータ分割、回帰と分類の評価指標に関する問題

【10回目】化学データの機械学習とモデルの種類について

10.0 モデルの概要

10.1 線形モデル

10.2 距離に依存する非線形モデル(距離ベースとサポートベクター)

10.3 非線形モデル(決定木)

【まとめ】化学データの機会学習とモデルの種類について

入れられなかった内容

【参考文献】化学データの機械学習とモデルの種類について

【課題】化学データの機械学習とモデルの種類についての問題

【11回目】モデルの解釈、データや記述子を解釈、モデルの適用範囲を推定

11.0 モデルができた後に考えること

11.1 次元削減（データや記述子を解釈)

11.2 適用範囲を推定

11.3 モデルの解釈

11.3.1 線形回帰の解釈性

11.3.2 決定木の解釈性

11.1.3 汎用的な手法(SHAP)

【まとめ】モデルの解釈、データや記述子を解釈、モデルの適用範囲を推定

【参考文献】モデルの解釈、データや記述子を解釈、モデルの適用範囲を推定

【課題】モデルの解釈、データや記述子を解釈、モデルの適用範囲を推定に関する問題

【12回目】 QSPRモデルと融点、溶解度、分配係数

12.0 予測モデルが失敗する理由を考える

12.1 融点の予測

12.1 予測が困難になる理由

12.2 水への溶解度の予測

12.3 分配係数（水-オクタノール）の予測

【まとめ】QSPRモデルと融点、溶解度、分配係数

【参考文献】QSPRモデルと融点、溶解度、分配係数を学ぶ

【課題】QSPRモデルと融点、溶解度、分配係数に関する問題

【13回目】 化学構造とスペクトルおよび逆解析

13.0 スペクトル分析と逆解析の概要

13.1.1 IRの原理

【参考文献】化学構造とスペクトルおよび逆解析

【課題】化学構造とスペクトルおよび逆解析に関する問題

【14回目】化学空間と食品科学

14.0 化学空間と特性空間の探索および活性の崖

14.1 食品科学に関連するデータベース

14.2.1 GDB-13における化合物を列挙する方法

14.3 構造物性相関（SPR）と活性の崖(Activity Cliff)

【参考文献】化学空間と食品科学

【課題】化学空間と食品科学に関する問題

【15回目】 QSSRモデルと不斉触媒反応と化学記述子

15.0 不斉触媒反応とQSSR

【参考文献】QSSRモデルと不斉触媒反応と化学記述子

【課題】QSSRモデルと不斉触媒反応と化学記述子に関する問題

【16回目】ケモインフォマティクスの今後と学び方など

今後の展望と学び方など

16.1 これまでの復習

読者コミュニティ｜ケモインフォマティクス理論（機械学習編）