Google ColabでRDKit：ケモインフォマティクス用のpython環境を手軽に構築
このようにColabでは標準で非常に多くのライブラリが用意されており，すぐに作業に取り掛かることが可能となっています．しかし，ケモインフォマティクス用のツールなど専門性の高いものは準備されていませんので各自でインストールする必要があります． 例えば「化合物データベースPubChemをpythonで使いこなす」という記事で解説しているpubchempyをpipを用いてインストールしてみましょう． !pip install pubchempy RDKitのインストールとimport 「RDKitでケモインフォマティクスに入門」という記事でも説明したように，2022年時点ではpip，condaのいずれを用いてもrdkitをインストールすることが可能です． Colab上にconda環境を準備するのはやや面倒ですので，「計算化学にpythonとpsi4で入門」という記事で説明している量子化学計算用ラ
ケモインフォマティクスで使われるファイル形式と化合物の描画方法
ケモインフォマティクスにおいてコンピュータで化合物を扱うためには，コンピュータが理解しやすい形式で化合物情報を伝える必要があります． 通常我々が使っている構造式は，人間の眼には視覚的にわかりやすい表現方法ですが，コンピュータにとってはわかりにくいため，別の表現方法が必要になります． コンピュータを使って何をしたいかという目的によって，最適な形式は異なります．またあまりディスクスペースがあまりなかった際には最小限の情報を完結に記録できる形式が好まれていたなど歴史的な背景もあり，ケモインフォマティクスの分野では構造情報を表す形式がたくさん存在します． この記事ではケモインフォマティクスにおいて 構造情報をどのように収納するか 構造情報をどのように表現するか という点について見ていきます． 化学構造を表す際に， 分子の構造を原子の繋がりを中心に考える方法 分子内の原子の空間における位置を中心に考
第7回ケモインフォマティクス若手の会におけるディスカッション用の資料を公開～Generative Topographic Mapping(GTM)でデータの可視化・回帰分析・モデルの逆解析を一緒にやってみた～
2018年5月22日(火)に第7回ケモインフォマティクス若手の会があります。当日は講演をさせていただくのですが、ワールドカフェ形式のグループディスカッションもありまして、そこでも話題提供をします。 タイトルは、こちらにありますように です。やってみたシリーズですね。ただ内容的には論文投稿中のものになります。 データの可視化・回帰分析・モデルの逆解析について参加者の方々とディスカッションしたいと考えています。 グループディスカッションですので、何か資料を見ながら話し合うことになります。紙に印刷して持参してもよいのですが、人数分印刷して持っていくのは大変ですし、最小限の部数だけ印刷しておいてグループが変わるごとに使い回しするのでは参加者の方々は資料に書き込みができません。 そこで、パワーポイントで作成した資料を事前にアップロードして公開することにしました。 pdfファイルはこちらから、パワーポ
第６回ケモインフォマティクス若手の会-初学者のための勉強会資料
Design and Strategy: How to Deal with People Who Don’t "Get" Design
第7回ケモインフォマティクス入門講座 講義資料
ケモメトリックス データセットの定義 内容 1/2 内容 2/2 注意点 どうしてデータの前処理をするの？ オートスケーリング (標準化) オートスケーリングの例 センタリング スケーリング モデル検証用(テスト)データのオートスケーリング 分散が0の変数の削除 同じ値を多くもつ変数の削除 注意点 相関係数の高い変数の組の１つの削除 しきい値は？どちらを消す？ 注意 内容 1/2 入門編の復習 回帰分析ってなに？ 最小二乗法による線形重回帰分析 最小二乗法による重回帰分析 どうして PLS を使うの？～多重共線性～ PLS とは？ PLSと一般的な重回帰分析 線形判別分析 (LDA) とは？ “最もよく判別する” とは？ 重み w の求め方 サポートベクターマシン (SVM) とは？ 線形判別関数 SVMの基本的な考え方 きれいに分離できないときは？ ２つの項を一緒に最小化 線形判別関数
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