Pythonでインフォマティクス Boltz-2：リガンド結合親和性予測器を備えたタンパク質複合体構造予測モデル
1. 研究の背景と目的医薬品候補を設計する際、ターゲットとなるタンパク質や医薬候補リガンドの立体構造情報をベースにする手法を、Structure Based Drug Design（SBDD）と呼びます。ウェットな実験が当然必要となりますが...
機械学習
Pythonでインフォマティクス 
Pythonでインフォマティクス 高校情報Ⅰ モンテカルロ法と機械学習（5か月目第4週）
まなびの目標🎯・モンテカルロ法の基本的な考え方を、円周率の計算を例に理解する。・AIの代表的な学習方法である教師あり学習と教師なし学習の違いを理解する。・確認テストで学びを復習！■目次1. ランダムさで答えを探す「モンテカルロ法」 1.1 ...
Rでデータ解析と可視化 Rで機械学習②：ランダムフォレスト
「この顧客は、キャンペーンに反応してくれる可能性が高いか？」「どの特徴を持つ製品が、高い評価を得やすいか？」前回は、機械学習の代表的な手法として、判断のプロセスが分かりやすい決定木について紹介しました。決定木は、データを分類するためのルール...
Rでデータ解析と可視化 Rで機械学習①：決定木
「この患者さんは、病気を発症するリスクが高いか？」「どういった特徴を持つ人が保険を解約するか？」私たちの周りには、物事を分類したり、将来を予測したり、といった場面がたくさんあります。これまでの記事では、数値（例：住宅価格）を予測する重回帰分...
Pythonでインフォマティクス OpenMM 8 : 機械学習ポテンシャルを利用した分子動力学シミュレーション
このカテゴリーの記事では、「Pythonを使った機械学習やケモ・バイオインフォマティクスの実装や論文」を紹介していきたいと考えています。Python は3系（3.7～）、anacondaを中心にして環境構築していきます。以下のようなハード・...
Pythonでインフォマティクス ChemBERTaのファインチューニングによる溶解度予測（DeBERTaベースのモデルやGCNも試してみました）
このカテゴリーの記事では、「Pythonを使った機械学習やケモ・バイオインフォマティクスの実装や論文」を紹介しています。 本記事では、前回紹介したSMILESを事前学習したモデル「ChemBERTa」を使用して、ファインチューニングによる溶...
Pythonでインフォマティクス ChemBERTa（分子の言語モデル）の紹介
このカテゴリーの記事では、「Pythonを使った機械学習やケモ・バイオインフォマティクスの実装や論文」を紹介しています。今回の記事では、自然言語処理モデルBERTを分子へと応用した、ChemBERTaを紹介したいと思います。はじめにこれまで...
Pythonでインフォマティクス TensorFlowとPyTorchによる学習モデル作成 DeepChem チュートリアル ５
このカテゴリーの記事では、「Pythonを使った機械学習やケモ・バイオインフォマティクスの実装や論文」を紹介していきたいと考えています。Python は3系（3.7）、anacondaを中心にして環境構築していきます。以下のようなハード・ソ...
Pythonでインフォマティクス Molecular Fingerprints DeepChem チュートリアル 4
このカテゴリーの記事では、「Pythonを使った機械学習やケモ・バイオインフォマティクスの実装や論文」を紹介していきたいと考えています。Python は3系（3.7）、anacondaを中心にして環境構築していきます。以下のようなハード・ソ...
Pythonでインフォマティクス MoleculeNetの概要 DeepChem チュートリアル 3
このカテゴリーの記事では、「Pythonを使った機械学習やケモ・バイオインフォマティクスの実装や論文」を紹介していきたいと考えています。Python は3系（3.7）、anacondaを中心にして環境構築していきます。以下のようなハード・ソ...