Patcore, Inc. Ákos Tarcsay, Calculators製品マネージャー, Wendy Warr氏（Wendy Warr & Associates Home Page）による、2022年Chemaxonユーザー会レポートより ※Trainer Engineの詳細はこちらをご参照ください。 機械学習（ML）のライフサイクルは、データ…

Patcore, Inc. AI/MLを用いた製薬では、データの品質が重要です。予測モデルはデータに依存し、データが良ければ良いほど、予測精度は高くなります。 GOSTARは、アルゴリズムの学習、モデルの設計、結果の検証のために、高品質で一貫した構造、包括的な注釈…

Patcore, Inc. 今回は、ChemaxonのMarvin Sketchのダウンロード方法について、解説します。 この記事をきっかけに、これからMarvin Sketchをご利用いただくお客様のお手伝いができればいいなと思います。 Mavin Sketchについて ダウンロード方法 サイトから…

構造活性相関データ（構造式VS活性などの特性データ）は創薬研究において、ドラッグデザインやパテンタビリティーの調査、AI/MLモデルの構築などに不可欠です。 過去に広く研究されたターゲットや適応症については、使用できる既存のデータが大量に存在しま…

icon by twemoji / CC-BY Yuichiro Abe 分子が似ているということは性質も似ている可能性が高く、創薬研究の場合ではリード化合物の最適化、ケミカルスペースの探索等の用途に類似構造検索によるスクリーニングが欠かせないツールとなっています。一般的に構…

Patcore, Inc. 非プログラマーがデータ処理を行う上で便利なツールとしてワークフローツールがあります。有名なものはKNIMEとPipeline Pilotです。この内KNIMEについては無償のオープンソースソフトウェアとして提供されており、気軽に使える点が便利ですね。…

Patcore, Inc. 化合物のライブラリーサイズが増加していることに伴い、類似の性質・構造を持つ化合物群に分類する手法が発達してきました。化学構造のフィンガープリントを使った構造類似度に基づく分類法（ウォード法、k平均法）や、部位構造に着目した分類…