出版社内容情報
本書では，化合物の化学構造やオミクスデータを情報解析する広い意味でのケモインフォマティクスに着目し，分子・材料設計や新規物質創製，創薬などの化学的な課題を解決するための統合的なアプローチを紹介し，解説している。
【目次】
☆発行前情報のため，一部変更となる場合がございます
1．ケモインフォマティクスの基本的な考え方
1.1 ケモインフォマティクスとは
1.2 化合物の表現法
1.2.1 グラフ表現
1.2.2 文字列表現
1.2.3 記述子表現
1.2.4 化合物の命名法
1.2.5 その他の化合物の表記法
1.3 化合物データ
1.3.1 基本的なデータの形状
1.3.2 データベース
1.4 分子設計の指針と構造活性相関
1.4.1 構造活性相関の基本
1.4.2 活性に影響を与える化学構造
1.4.3 定量的構造活性相関と各種指標
1.5 シミュレーション
1.5.1 ドッキングシミュレーション
1.5.2 量子化学計算
1.6 機械学習
1.6.1 機械学習の分類
1.6.2 機械学習モデルの解釈性
1.7 ケミカルスペース
2．化合物・タンパク質間相互作用解析
2.1 化合物の標的タンパク質・オフターゲット予測
2.1.1 インシリコ創薬
2.1.2 薬のゲノムワイドなスクリーニングの枠組み
2.1.3 化合物の表現法
2.1.4 既知の化合物・タンパク質間相互作用
2.1.5 新たな化合物・タンパク質間相互作用の予測
2.2 化合物の効能予測
2.3 ドラッグリポジショニング
3．化合物のオミクス解析
3.1 トランスクリプトーム解析
3.1.1 トランスクリプトームとは
3.1.2 化合物応答トランスクリプトーム
3.1.3 化合物の標的タンパク質・オフターゲットの予測
3.1.4 化合物の標的タンパク質・オフターゲット予測の性能評価
3.1.5 疾患の治療候補薬の予測
3.1.6 欠損値の予測
3.1.7 欠損値補完の性能評価
3.1.8 疾患の治療候補薬の予測における欠損値補完の影響
3.2 ディジーゾーム解析
3.2.1 疾患を特徴づける遺伝子発現データ
3.2.2 遺伝子発現パターンを用いた疾患の共通性解析
3.2.3 疾患を特徴づける分子
3.3 レギュローム解析
3.3.1 レギュロームプロファイルの構築
3.3.2 レギュロームに基づく疾患の特徴づけ
3.3.3 疾患と承認薬の相関解析
3.3.4 疾患の治療候補薬の予測
3.3.5 予測された疾患治療候補薬の実験検証
3.4 パスウェイ創薬
3.4.1 パスウェイエンリッチメント解析
3.4.2 既知の抗がん剤のパスウェイレベルでの特性評価
3.4.3 抗がん作用が期待さ
目次
１ ケモインフォマティクスの基本的な考え方
２ 化合物・タンパク質間相互作用解析
３ 化合物のオミクス解析
４ 分子設計
５ 構造生成器
６ 材料設計
７ スペクトル解析
８ ソフトセンサー
付録
著者等紹介
浜田道昭［ハマダミチアキ］
２０００年東北大学理学部数学科卒業。２０１８年早稲田大学教授
山西芳裕［ヤマニシヨシヒロ］
１９９９年岡山大学環境理工学部環境数理学科卒業。２０２３年名古屋大学教授
海東和麻［カイトウカズマ］
２０１４年慶應義塾大学薬学部薬科学科卒業。２０２５年産業技術総合研究所研究員
岩田通夫［イワタミチオ］
２００９年九州工業大学情報工学部生命情報工学科卒業。２０２２年九州工業大学准教授
金子弘昌［カネコヒロマサ］
２００７年東京大学工学部化学システム工学科卒業。２０２５年明治大学教授（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです）
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