こんにちは、pirika.comの山本です。
今日は、最近新聞を賑わしているカビ毒の皮膚透過性の話です。
麹とか偉そうに言っても所詮カビです。
人間様に都合の良いものだけを作るわけではありません。
ひねくれた菌がプベルル酸を作ることもあります。
こんな、炭素、水素、酸素だけからできている単純な化合物でも毒になったり薬になったりするのはある意味驚きです。
次のパワポ
今回の騒ぎではシトリニンは検出されていません。
しかし、このシトリニンは皮膚を透過しやすいカビ毒であることが知られています。
そこでプベルル酸も含め分子構造だけから皮膚透過係数がわかると嬉しいです。
次のような化合物の皮膚透過係数は論文から収集しました。
次のパワポ
元々皮膚透過係数、KpはpirikaのHP
で取り扱っています。
このデータにカビ毒のデータも混ぜてニューラルネットワークに学習させます。
Jspreadsheet spreadsheet!
すごい！ブログの中で、スプレッドシートが扱える！
このハンセンの溶解度パラメータは、ver.6.0.xでの計算結果だ。我と思わん人はプベルル酸の予測値を予測値を出してみよう。予測値を送ってくれると嬉しい。
次のパワポ
ニューラルネットワーク法では化合物を特徴づける数値を入力、ここではハンセンの溶解度パラメータを入れて学習させます。
学習が進むにつれて、大事なネットワークはどんどん太く、いらないネットワークは消滅させる、再構築学習法を使います。
次のパワポ
使ったデータはこのようなデータです。
次のパワポ
それでは実際に学習させてみます。データを読み込みます。
最初のニューラルネットワークの結合荷重行列には乱数が入っています。
そこで、計算値は欲しい答えとちょっと違います。
答えがHighとかLowとかをボタンで教えてあげます。
すると結合荷重行列を少し動かして、答えが少しだけ正しくなるように動作します。
次の化合物を計算する。
これも大きいか小さいか教えます。
でも、めんどくさいのでAutoボタンを押します。すると10000回自動で学習します。
ネットワークが動かなくなるまで数回Autoボタンを押します。
Checkしてみます。計算値と元の数値が非常に近くなっていることがわかります。
出来上がったニューラルネットワークはブラウザー上で動作するWebアプリの形で出力されます。
これをPredict.htmlという名称でセーブします。
ブラウザー
htmlファイルはダブルクリックするとブラウザーが立ち上がります。
エクセル
そこに予測したい化合物のHSPをコピーし、
ブラウザー
読み込み予測させます。
エクセル
結果をエクセルに戻すと予測グラフが得られます。
パワポ
プベルル酸はシトリニンよりも皮膚透過性が高いと予測されました。
毒性が高いなら皮膚接触は避けた方が良いです。
お疲れ様でした。
あとはおまけです。