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◎どんなデータが必要か？ 解析手法の応用事例は？ 予測精度はどの程度になるか？
≪書籍≫
ケモインフォマティクスにおける
データ収集の最適化と解析手法
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■発刊予定：2023年4月末
■ISBN：978-4-86104-944-6
■体裁：Ａ４判 約550頁
■定 価：88,000円(税込)
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◆◆本書のポイント◆◆
≪１≫ 化学構造の表現・数値化と記述子の設計法
―最新の分子記述子、その種類と活用法
≪２≫ データ収集・データベース構築での留意点
―解析の精度向上やデータ取得コストに留意したデータ収集、実験回数最適化
≪３≫ データセットの作成と各種解析手法の活用事例
―データ可視化・低次元化、 クラスタリング、クラス分類、線形回帰
―非線形データ解析・モデリング、ハイパーパラメータ最適化
―スパースモデリング、ベイズ最適化、少ないデータ対策
≪４≫ 機械学習の具体的活用とその事例
―転移学習の活用事例、過学習に留意した最適なモデル構築
―説明可能AI、Python、KNIME、量子コンピュータの活用
≪５≫ 合成経路探索・反応条件の最適化
―AIによる合成条件推薦システム、逆合成解析、触媒選択、
フロー合成の条件最適化、物質合成パラメータの最適化
≪６≫ 化学物質・材料設計や医薬品開発への活用
―化学物質・材料設計分野：
スパースモデリングによる特徴量エンジニアリング、
ベイズ最適化によるポリマー設計、ハイスループット材料合成
―医薬品開発分野：
創薬リード探索への活用、化学構造の生成、タンパク質の配列設計、
代謝物構造推定、 メタボロームDB、安全性情報DB活用
≪７≫ 化学物質の毒性評価
―オープンデータベースの活用、ＱＳＡＲ解析
≪８≫ 分析インフォマティクスとの連携・活用
―HPLC分析メソッド開発、NMR化学シフト予測の高精度化、TOF-SIMS解析
◆◆本書の章立て◆◆
第１章 化学構造の表現・数値化と記述子の設計・活用
第２章 データ収集・データベース構築での留意点
第３章 データセットの作成と各種解析手法の活用事例
第４章 機械学習の具体的活用とその事例
第５章 化学物質の合成経路探索・反応条件最適化への活用事例
第６章 化学物質・材料設計への活用事例
第７章 化学物質の毒性評価手法とその事例
第８章 医薬品開発への活用事例
第９章 分析インフォマティクスとの連携・活用事例
※詳細な目次内容は、ホームページからご確認ください
https://www.gijutu.co.jp/doc/b_2196.htm
