Computational Chemistry and Chemical Data

分子を計算し、データから解釈する

三次元構造と電子状態を求める流れ、化学構造を情報として比較・モデル化する流れを分け、最後に立体電子記述子から反応選択性の解釈へ接続します。

Track A

構造・電子状態計算

分子構造を準備し、半経験的方法と量子化学計算でエネルギー・波動関数を求め、反応経路と三次元場を解析します。

構造xTB量子化学経路cube実空間解析

Track B

ケモインフォマティクス・データ解析

化学構造を標準化し、fingerprint・記述子・立体場を特徴量へ変換して、統計モデルと可視化から傾向を読み解きます。

構造情報検索特徴量回帰・PCASHAP

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Track B

ケモインフォマティクス・データ解析

構造識別、検索、特徴量行列、統計モデル、立体記述子を一つの解析手順として扱います。

  1. B1RDKit: cheminformaticsInChIKey、fingerprint、Gasteiger電荷、SMARTS、描画
  2. B2NumPy・scikit-learn・SHAP行列、正則化回帰、PCA、モデル解釈
  3. B3立体記述子と三次元場Sterimol、%Vbur、steric map、選択性解析

Connection

二つの流れを接続する

段階構造・電子状態側データ解析側
入力の定義配座、電荷、spin、理論レベル構造標準化、重複、目的変数、単位
表現座標、波動関数、電子密度、cube記述子、fingerprint、立体場、特徴量行列
解析エネルギー、反応経路、実空間関数正則化回帰、PCA、交差検証、SHAP
解釈相互作用・電子状態の変化選択性と構造・場の統計的関係
再現性の単位

構造・配座・計算条件だけでなく、構造標準化規則、特徴量の定義、分割方法、前処理を保存します。学習データに対する説明と、未観測反応への予測性能は分けて評価します。

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