분자광업

Molecule mining

이 페이지는 분자의 채굴에 대해 설명한다.분자는 분자 그래프에 의해 표현될 수 있기 때문에 이것은 그래프 마이닝과 구조화된 데이터 마이닝과 밀접한 관련이 있다.가장 큰 문제는 데이터 인스턴스를 구별하면서 분자를 나타내는 방법이다.이를 위한 한 가지 방법은 화학적 유사성 측정법인데, 화학적 유사성 측정법에는 오랜 전통이 있다.

화학적 유사성을 계산하기 위한 전형적인 접근법은 화학적 지문을 사용하지만, 이것은 분자 위상에 대한 기초적인 정보를 잃어버린다.분자 그래프를 채굴하는 것은 이 문제를 직접적으로 피한다.벡터 매핑에 선호되는 역 QSAR 문제도 마찬가지다.

부호화(분자i, 분자ji)

커널 메서드

  • 한계 그래프 커널[1]
  • 최적 할당 커널[2][3][4]
  • 약리코어 커널[5]
  • C++ (및 R) 구현 결합
    • 레이블이 지정된 그래프[1] 사이의 한계화된 그래프 커널
    • 한계 커널의[6] 확장
    • 타니모토 커널스[7]
    • 트리 패턴[8] 기반 그래프 커널
    • 분자의[5] 3D 구조에 대한 약리학적 특성에 기초한 낟알

최대 공통 그래프 방법

  • MCS-HSCS[9](단일 MCS에 대한 최고 점수 공통 하위 구조(HSCS) 순위 전략)
  • SMSD([10]Small Divider Subgraph Detector)는 작은 분자 간의 MCS(Maximum Common Subgraph)를 계산하기 위한 자바 기반의 소프트웨어 라이브러리다.이것은 우리가 두 분자 사이의 유사성/거리를 찾는데 도움이 될 것이다.MCS는 공통 서브그래프(하위구조)를 공유하는 분자를 타격해 화합물과 같은 약물을 선별하는 데도 쓰인다.[11]

코딩(분자i)

분자 질의법

신경망의 특수한 구조에 기초한 방법

참고 항목

참조

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추가 읽기

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  • R.O. 듀다, P.E. 하트, D.G. 황새, 패턴 분류, John Wiley & Sons, 2001.ISBN 0-471-05669-3
  • Gusfield, D. 문자열, 트리 및 시퀀스에 대한 알고리즘: Cambridge University Press, 1997, Computer Science and Computing Biology.ISBN 0-521-58519-8
  • R. 토데스치니, V. 코니, 분자 설명자 핸드북, Wiley-VCH, 2000.ISBN 3-527-29913-0

외부 링크