情報化学的手法を用いた変異原性予測

抄録

有機化合物の変異原性を予測するためのクラス分類モデルの構築を行った。複数のSupport Vector Machine（SVM）モデルをサブモデルとして構築し、それらを組み合わせることで予測正解率79.6%のモデルが得られた。しかし一方で、データの一部に誤りが存在することを示唆する結果が得られた。そこで、データベースに陰性として登録されているにも関わらず、多くのサブモデルによって陽性と判定される化合物を選択しAmes試験を実施した。その結果、5化合物中の3化合物が陽性であることが判明した。