Variational Auto Encoder入門https://twitter.com/0hnishi https://dena.ai/work7/ Variational Auto Encoder入門�+ 教師なし学習∩deep learning∩生成モデルで特徴量作成 VAEなんとなく聞いたことあるけどよくは知らないくらいの人向け
ファーマコフォアについてのよもやま話
ファーマコフォアはもともとは、同じターゲットで複数の異なる骨格の薬剤とか開発化合物を3次元的に重ね合わせて共通の特徴を抽出するLBDD的な手法により推定されていてCatalystを使って計算するのが一般的だったように思います。 で、ファーマコフォアを作ろうとする話で触れられているように、ファーマコフォアをSBDDの側から解釈するとターゲット蛋白質でのポケット内で、強く相互作用している残基とリガンドの官能基の相互作用を見ていることになるわけです。 というわけで、ターゲットのアポ体の構造がわかっていたり、新規なスキャフォールドが欲しかったり（知財の関係で）する場合にターゲットのポケットの中で水素結合をする可能性のある残基や主査に水素結合ポイントを定義して三点ファーマコフォアでスクリーニングするというようなこともよくやっていましたが、これは結構ヒット率低かったです。 そもそも、ファーマコフォアポ
CS230 Deep Learning
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Stanford University: Tensorflow for Deep Learning Research
