English version of Python for Chemoinformatics (pdf)

目次

01 はじめに

• RDKitとは？

• 対象読者

• 本書のコードについて

• おまけ

• 謝辞

• License

02 ケモインフォマティクスのための環境を整えよう

• Anacondaとは

• Anacondaのインストール方法

• 仮想環境の構築とパッケージのインストール

• インストールしたパッケージの説明

• Condaについてもう少し詳しく

03 Pythonプログラミングの基礎

• Pythonの基礎

• Jupyter notebookで便利に使おう

• Pythonで機械学習をするために

04 ケモインフォマティクスのための公開データベース

• ChEMBL

• PubChem

• ChEMBLで欲しい情報を検索する

• その他有用なデータベース

05 RDKitで構造情報を取り扱う

• SMILESとは

• 構造を描画してみよう

• 複数の化合物を一度に取り扱うには？

• ヘテロシャッフリングをしてみる

06 化合物の類似性を評価してみる

• 化合物が似ているとはどういうことか？

• 類似度を計算する

• バーチャルスクリーニング

• クラスタリング

• Structure Based Drug Design(SBDD)

07 グラフ構造を利用した類似性の評価

• 主要な骨格による分類(MCS)

• Matched Molecular PairとMatched Molecular Series

• Cytoscapeを使ってMMPネットワークを可視化する

08 沢山の化合物を一度にみたい

• Chemical Spaceとは

• ユークリッド距離を用いたマッピング

• tSNEをつかったマッピング

• 化合物の距離情報に基づいたクラスタリング(HDBSCANを使ってみる)

• 予め定義したケミカルスペースに新しいデータを足したい

09 構造活性相関（QSAR）の基礎

• 効果ありなしの原因を考えてみる（分類問題）

• 薬の効き目を予測しよう（回帰問題）

• モデルの適用範囲(applicability domain)

10 ディープラーニング入門

• ディープラーニングに関して

• TensorFlowとKerasについて

• インストールしてみよう

• Google colabとは

11 ディープラーニングを利用した構造活性相関

• DNNを利用した予測モデル構築

• 記述子を工夫してみる(neural fingerprint)

12 コンピューターに化学構造を考えさせる

• 準備

• 実例

13 おわりに

• さらに学ぶために

License

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