主催: 日本化学会情報化学部会
共催: 日本薬学会, 日本農芸化学会, 日本分析化学会, 日本コンピュータ化学会, 教育システム情報学会 (協賛)
田辺製薬
NEC
p. JL1
(EndNote、Reference Manager、ProCite、RefWorksとの互換性あり)
(BibDesk、LaTeXとの互換性あり)
G蛋白質共役型受容体を標的とするスクリーニングに供試する化合物のケミカルライブラリからの選抜に、能動学習データマイニングを用いることで、従来手法(類縁化合物選抜法、ランダムスクリーニング)よりも高い効率で活性化合物を得られることを見出した。
すでにアカウントをお持ちの場合 サインインはこちら