インフォマティクス 【検証】ベイズ最適化の実装〜獲得関数による探索効率への影響〜
この記事ではベイズ最適化における獲得関数による探索効率への影響を検証した結果をまとめています。化合物のSMILESから計算した記述子を説明変数としてXlogPを目的関数とした最適化を行なっており、EI, PI, MIの獲得関数を使用しています。
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インフォマティクス ベイズ最適化の実装〜カーネルによる探索効率への影響〜
ベイズ最適化におけるカーネルの探索効率への影響について調べました。実際にデータセットを使用して最適化を行ったところカーネルにより探索効率に差が確認されました。詳細については記事を参照いただければと思います。
インフォマティクス Pythonでベイズ最適化の実装
PubChemから取得したデータから説明変数をMordred記述子、目的変数をXlogPとしてベイズ最適化を実装しました。
Python Pubchemの化合物データをクレンジング
PubChemから取得したデータから説明変数をMordred記述子、目的変数をXlogPとしてをベイズ最適化実行するためにデータの前処理を行った。
Python PubChemから化合物データを取得
PubChemから化合物データを2000件取得しました。データ取得の際に行なった処理などをご紹介いたします。
Python PytyonでPubChemから化合物データを抽出してみた
PythonのライブラリであるPubchempyを使用して化合物DBであるPubChemから化合物情報を抽出してみました。抽出したデータを機械学習やデータ分析に使用することで物性や反応予測などもできるので、ぜひご覧になってください
Python Pythonで化合構造をMordred記述子に変換
化学構造は記述子（化合物の性質や構造を表した数値）として表すことができ、化合物の特性や反応性を予測する材料となります。今回はPythonを使用して化合物のSMILES式からMordred記述子を出力してみました。
インフォマティクス RDKit〜pythonで化学構造を描画する〜
PythonのライブラリであるRDKitを使用して化合物の構造式を描画する方法について解説しています。Jupyter notebookなど図が表示できる環境にてSMILESを読み込ませることで簡単に表示することができます。
インフォマティクス SMILES記法 〜化学構造をテキストへ変換〜
化合物の構造式をテキスト表記する方法としてSMILES表記が挙げられます。今回はこのSMILES表記について、そもそもSMILESとは？、どうやって表記するの？、取得方法は？という疑問を解決できる記事となっております。