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論文・著書情報


タイトル
和文:対照学習を用いたグラフニューラルネットワークによる化合物 の特性予測の最適化 
英文: 
著者
和文: 青木滉志郎, Apakorn Kengkanna, 大上雅史.  
英文: Koshiro Aoki, Apakorn Kengkanna, Masahito Ohue.  
言語 Japanese 
掲載誌/書名
和文:研究報告バイオ情報学（BIO） 
英文: 
巻, 号, ページ 2024-BIO-78    15    1-7
出版年月 2024年6月 
出版者
和文:情報処理学会 
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会議名称
和文: 
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開催地
和文: 
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公式リンク https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/ej/?action=pages_view_main&active_action=repository_view_main_item_detail&item_id=234842&item_no=1&page_id=13&block_id=8
 
アブストラクト 創薬プロセスの効率化を目的として，化合物の物性や標的分子に対する活性を機械学習によって予測するバーチャルスクリーニング技術が活用されている．しかし化合物の特性ラベルの得られたデータの不足という問題が存在する．そのため本研究では，大量のラベルなしデータを用いた事前学習法である対照学習に注目し，対照学習におけるラベルなしデータの水増し処理法（augment 手法）を最適化することで，化合物の特性予測精度向上に寄与する要素の検証を行った．

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