3次元的分子数値化法FRAUの特性値を識別子とした試薬の自動分類と機能予測

○佐藤 寛子	さとう ひろこ		科技団さきがけ研究21
  船津 公人	ふなつ きみと		豊橋技科大
  鷹野 景子	たかの けいこ		お茶大
  中田 忠	なかた ただし		理研

コンピュータによる定量的反応予測のための知識・規則誘導の最初のステップ
として自動反応分類研究を進めている．分類識別子となる特性値計算法として
開発したFRAU は，仮想反応相手との静電的・立体的相互作用に基づいて３次
元的に分子を特性値化する．今回は，FRAUによる特性値をもとに試薬の自動分
類と機能予測を行なった．FRAUは各原子毎に特性値を与えるが，自動分類のた
めには種々の分子を同じ次元数で比較・分類する必要がある．そこでまず種々
の試薬分子について計算したFRAU特性値のうち，試薬分子の構造と役割の類似
と相違をよく識別する特性値の組み合わせで，その分子を代表させる方法を検
討し，良好な結果を得た．つぎにこれら特性値の組合わせをデータセットとし，
試薬分子をKohonenニューラルネットワークで分類した．本分類結果をもとに，
さらに試薬−機能相関マップを自動作成した．本相関マップにより，マップの
作成に用いた分子と用いなかった分子のいずれについても適切な分類・機能予
測結果を得た．