ニューラルネットワークによる化学物質の安全性の予測

○田辺 和俊	たなべ かずとし		物質研
  松本 高利	まつもと たかとし	物質研

化学物質の構造から安全性(毒性、生分解性)を迅速に予測する手法を開発する
ためにニューラルネットワークを用いる手法を検討した。3層構造のニューラ
ルネットワークを用い、入力層には化学構造記述子として結合の数のみを入力
し、出力層には毒性、生分解性の実測値を教師データとして入力して、
back-propagation法でニューラルネットワークの学習を行った。
leave-one-out testを行った結果、80%以上の的中率がえられ、既存の予測シ
ステムよりも高い的中率で毒性、生分解性を予測する手法を開発することがで
きた。