ADMEWORKS ModelBuilder

- 販売終了のお知らせ
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本製品は2022年3月31日をもって販売を終了しました。
後継製品はAI創薬基盤「SCIQUICK」となりますので、引き続きのご愛顧をお願いいたします。
「SCIQUICK」では、オールジャパンでの医薬品創出プロジェクトとの共同研究により作成された
ADME、心毒性、肝毒性モデルを搭載しました。
特にADMEモデルでは、国内製薬企業データの利用により、学習データも充実しています。
簡単な操作で予測モデルを新規作成または改良することもできます。
ご興味ございましたら、以下のHPよりお気軽にお問い合わせください。
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特長
- 1クラス分類を行う定性モデル、数値に基づく定量モデルを作成できます。
- 25000を超える化学パラメーターをご利用できます。
- 3実験値などのパラメーターを加えた予測モデルを作成できます。
- 4統計解析の知識がなくても、良好なユーザインターフェースで多くの解析手法を利用したモデルを手軽に作成できます。
機能
外部パラメータ対応
外部パラメータを含んだ予測モデルを作成することができます。温度、暴露量、実験値のLogPなどの実験データを活用した予測モデルを作成することが出来ます。
半経験的分子軌道計算の強化
半経験的分子軌道法のプログラムであるMO-Gをオプションとして組込み、ディスクリプタとして使用することができます。部分電荷、結合次数、双極子モーメント、分子軌道エネルギーなどが利用できます。
部分構造自動抽出
予測モデル作成に使用する化合物群に含まれる部分構造を自動で抽出します。これらの部分構造を、予測パラメータとしてご利用いただけます。
数学関数パラメータの充実
予測パラメータの対数、平方根などを予測にご利用いただけます。さらに、条件式を使用して詳細な設定も可能です。
グラフ表示の改良
系統樹、パラメータ分布図を表示することで、作成中モデルの傾向を把握いただけます。
類似構造解析機能の高速化
予測モデルを作成する際に、化合物構造の重複を取り除く必要があります。ModelBuilderでは、スムーズに重複化合物を把握することができます。
全原子対応
金属を含むすべての原子に対応したデスクリプタを搭載しております。
ModelBuilder予測モデル作成手順
- STEP1
- 実験データ入力
- 化学構造式
- 実験・文献(ADMET)データ
- STEP2
- モデルとパラメータの選択
- パラメータ
- トポロジー
- 物理化学的
- 部分構造
- 電子関連
- 分子対称性
化学物質の構造特徴を数値的・定量的に表す
- STEP3
- 特徴抽出
- 強力な特徴抽出機能
- 線型判別分析
- 線形重回帰
- 基本特徴抽出
- 高次特徴抽出
- STEP4
- 予測モデル作成
- モデル式
- MLR線形重回帰
- PLS
- LogisticRegression
- Linear Discriminant Analysis
- KNN
- Fuzzy ALS
- SVM
- AdaBoost など
- STEP5
- モデル検証
- 検証手法
- Split-N-Fold
- ROC
- Random Test
- Leave-N-Out
薬物動態・毒性予測システムADMEWORKS series に関するお問い合わせ
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