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ハンセン溶解度パラメータ・ソフトウエアー(HSPiP)の購入方法とインストール

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Last Update
27-May-2017

アプリケーション・ノート#45
その他:自己組織化ニューラルネットワーク(SOM):多次元ベクトルを2次元にマッピングする技術。似たベクトルは似た位置にマッピングされる。将来、Sphereプログラムのように、HSPベクトルと付随する情報からマッピングできるように改良が行われている。

2010.2.26

HSPiP Team Senior Developer, 非常勤講師 山本博志

 

ハンセン溶解度パラメータ(HSP)

ハンセンの溶解度パラメータ(HSP)は、ある物質がある物質にどのくらい溶けるのかを示す溶解性の指標です。ヒルデブランドのSP値と異なり、溶解性を多次元のベクトルで表し、そのベクトルが似ているもの同士は溶解性が高いと判断します。”似たものは似たものを溶かす”、”似たものは似た所にいたがる”というのがHSPの基本です。このベクトルは[分散項、極性項、水素結合項]で表されます。分散項はファンデルワールスの力、極性項はダイポール・モーメントの力、水素結合項は水、アルコールなどが持つ力です。(さらに水素結合項をドナー、アクセプターに分割すると4次元になります。)


”似たものは似たものを溶かす”と言う単純な考え方で、ポリマー、医薬品などがどんな溶剤に溶けるか? 高分子の添加剤がどれだけポリマー中に居やすいか? 匂い物質が鼻の嗅覚細胞にどのくらい溶けるか? 医薬品がレセプターにどのくらい溶けるか? ガスクロやHPLCの充填剤にどのくらい溶解しやすいか? 化粧品の皮膚への溶解性は?などを理解するのに役立っています。

PirikaのHSPを計算するJAVAアプレットのデモ、HSPLightはこちらから。
最新の研究はパワーツールで紹介しています。どのような方向に進化しているのか知りたければ覗いてみてください。

HSPのdHをドナー/アクセプターに分割すると、HSPは4次元ベクトルになる。これは視認性という意味では非常にマイナスだ。さらに溶解性には分子の大きさが重要なファクターとなっている。分子の形状を表すOvalityなども、といっているとすぐに5次元、6次元のベクトルになってしまう。そうした多次元ベクトルを2次元にマッピングする便利な方法が自己組織化ニューラルネットワークだ。

(JAVAのアプレットを使って実際に計算してみるには、Pirikaのデモ、SOM Appletをお試しください。)

SOMの簡単な原理を説明しよう

SOM: Self Organization Map Neural Network 
(N次元のベクトルを2次元にマップする方法)

何をしたいかというと、HSPのような多次元ベクトルが溶媒の数だけあったときに、そのベクトルが似ているものは似た2次元位置に配置したい。3次元までは実際の3次元位置に配置すれば、どれが近いかは簡単にわかる。そこで、ここで扱いたいのは3次元より高い次元のベクトルの場合だ。

例えばm個のベクトルがあったとしよう。

Vec1 [dD1,dP1,dH1,Vol1,.....]
Vec2 [dD2,dP2,dH2,Vol2,.....]
Vec3 [dD3,dP3,dH3,Vol3,.....]

Vecm [dDm,dPm,dHm,Volm,.....]

これらのベクトルを2次元平面に、”似たものは似た位置に”配置したい。

なず最初に、2次元平面に適当なメッシュを切って、その交点にランダムに計算したいものと同じ次元のベクトルを発生させる。

そして、一番目のベクトルを持ってきて、2次元平面上のベクトルが一番似ているものを探す。

その一番似ているベクトルを勝者(Winner)と呼ぶ(下の図で赤いベクトル)。

そして、その勝者とその近傍を、ある割合でほんの少しだけ、1番目のベクトルと似た方向へ動かす。

これを1−mのベクトルで繰り返し、さらにそれを何サイクルも繰り返す。そのうちに収束してきて1−mのベクトルは”似たものは似た位置に”配置される。通常ベクトルの類似度は、ユークリッド距離を使うが、HSP用のSOMのプログラム中では、dDの前に4が入っている。これはHSP距離を計算するときにdDの前にかかる4だ。また、分子体積は平方根を取ったものを使うのが良いようである。

HSP距離

HSP distance(Ra)={4*(dD1-dD2)2 + (dP1-dP2)2 +(dH1-dH2)2 }0.5

フルバージョンのプログラムでは、表計算ソフトにそのままペーストできるようにテキストベースの出力を持つ。

結果を表計算ソフトにペーストし、どのベクトルのそばにどのベクトルがくるか解析することができる。HSP以外の体積、Ovality、その他の情報からマップが作れるので、非常に有用だ。

 

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