2021.12.1
つくばに出向して、フロン代替を開発していた時にPirika.comをスタートしました。
- 新しい構造のフロン代替の物性を予測する(物性推算)
- 欲しい物性値を持つフロン代替の構造を創生する(逆設計)
- どうやって作るか(化学工学)
こうしたことをブラウザーだけで行うのが、pirika.comのコンセプトです。
物性化学
その時の現実的な研究はともかく、Pirikaでは特にハロゲン系の化学に限らず、広い範囲の物性化学を扱います。 コモディティーの化学品で、全く新しい化合物が出てくる事は、そんなに多くは無いでしょう。
しかし、医薬品やスペシャリティー・ケミカルでは様々な官能基が組み合わさったり、混合物であったり複雑性が増していきます。
その時に”官能基の果たす意味” を問い直すためには、物性化学は大事な学問です。
情報化学+教育
それを実現するツールとしては、多変量解析プログラム、ニューラル・ネットワーク法や遺伝的アルゴリズムが重要で、それらは情報化学+教育のページに移動しました。
高分子
私は元はと言えば、合成系の高分子屋です。
低分子は構造が決まれば、物性は全て決まるつまらない分野だとずーっと思っていました。
2つの矛盾する物性値を満足させるために、工夫する余地のあるポリマー分野は一番好きな分野です。
化学工学
研究室で作られたものが、市場に広まるためには、化学工学の力がどうしても必要です。
また、化学工学を行うためには、扱う材料の物性値が必要です。そこで、物性化学と化学工学は密接に関わり合っています。
その他の化学
今でこそ比重はさがっていますが、昔カルフォニア工科大学のゴダード教授のもとで分子軌道法、分子力学法、分子動力学法を学んだ事もあり、そうした計算機科学などをこちらでは取り扱います。
これまでの大学での授業まとめ(MOOC)
MOOC(Massive Open Online Course:世界中の大勢の人々が参加できるオンラインのオープン授業)を目指して。
これまで10年横浜国大で教えた内容をとりあえず羅列しています。
大学生から大学院生のレベルを想定しています。
MAGICIAN養成講座で、聴講する方の興味ある分野をサーベイするのに使い、その内容で話す時に授業で使ったテーブルをひきづり出して一緒に解析していきます。
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卒業研究のテーマが「機械学習による化学物質の皮膚感作性予測」になったのですが、何から手を付けたら良いのかわかりません。
とりあえずSMILES変換の方法は勉強したのですが、他に何をすればいいでしょうか。
アドバイスいただけると助かります。
“positive rate 予測 皮膚刺激”とネットで検索してみましょう。
一番先に、資生堂の上月さんの論文が現れると思います。
In silico 安全性予測システムの開発 皮膚刺激性予測モデルの開発
https://www.jstage.jst.go.jp/article/sccj/43/4/43_4_254/_pdf/-char/ja
上月さんがどのように予測したのかは、まずちゃんと理解しましょう。
その論文の化合物を使って、溶解度パラメータから予測したものが私のブログにあります。
https://www.pirika.com/wp/archives/date/2022/01/page/3
これもよく読んでおきましょう。
SMILESの構造式も載っているのでYMBで計算するのも良いですね。
機械学習を行うためには、このように、ターゲットのデータ(目的変数)とそれを説明する説明変数が必要になります。
上月さんは分子軌道計算の結果を使い、私は溶解度パラメータを使いました。
まずは、このくらいの小さなケースから始めるのが良いでしょう。
その後は、例えば、次のような書籍はYNUの図書館にありませんか?
Patch Testing, 4th ed.
– Test Concentrations & Vehicles for 4900 Chemicals
著者 : A.C.De Groot (ed.)
出版社 : ACDEGROOT PUBLISHNG
ISBN : 978-90-813233-4-5
出版年 : 2018年
山本
ご丁寧なアドバイスありがとうございます。調べてみます。
実際に機械学習させるとかになったら、どう進めていくか、山崎さんも含めて相談しましょう。
承知致しました。
講習会の日程調整について、ご連絡させていただきます。
よろしくお願いします。