ケモインフォマティクス 半経験的量子化学計算を用いた特徴量生成【AQME】
AQME (Automated Quantum Mechanical Environments) を使用して物性予測モデル構築用の特徴量を生成します。
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ケモインフォマティクス 【CPU vs GPU】コンフォメーション生成/最適化の速度比較【nvMolKit】
創薬向けのOSSである「nvMolKit」の実行環境をローカルマシンに構築します。nvMolKitは、NVIDIA社が開発したRDKit分子操作を高速化するためCUDAベースのライブラリです。CPU・GPUを利用した場合のコンフォメーション生成/最適化の計算速度にどの程度違いが出るかを比較します。
ケモインフォマティクス 電子密度の情報を活用した分子生成モデル【ED2Mol】
創薬向けのOSSである「ED2Mol」をローカル環境で動かしてみたいと思います。ED2Molは、X線結晶構造解析やクライオ電子顕微鏡によって得られる電子密度マップを活用する点が大きな特徴であり、生成された分子の物理化学的妥当性において既存モデルと比較して優れた性能を示しています。
ケモインフォマティクス AIベースのドッキングを動かしてみる【Uni-Mol Docking V2】
創薬向けのOSSである「Uni-Mol Docking v2」をローカル環境で動かします。AIベースのドッキングモデルは2022年に公開されたDiffDockが有名ですが、ベンチマークテストにおいてはDiffDockを超える性能を示す有用なモデルです。
ケモインフォマティクス リード最適化向けの機械学習モデルを動かしてみる【DeepFrag】
創薬向けのOSSである「DeepFrag」をローカル環境で動かしてみたいと思います。
環境構築 CUDA Toolkitのインストールとconda環境でのバージョン指定
CUDA Toolkitのインストール方法とconda環境でバージョンを指定して利用する方法を紹介します。深層学習フレームワークではGPUでの計算が可能ですが、利用するためには「CUDA Toolkit」が必要です。環境構築の参考になれば幸いです。
ケモインフォマティクス Mol2vecのインストールとAmes予測への利用【2025年2月現在】
Mol2vecのインストール方法と機械学習への利用方法を紹介します。Mol2vecは自然言語処理で化合物空間の特徴を学習する教師なし学習アルゴリズムです。学習後のモデルは化合物の特徴量を抽出する目的で利用できます。
環境構築 Minicondaを用いたPython3実行環境の構築【Ubuntu 22.04】
Minicondaを用いたPython3の実行環境構築方法をご紹介します。想定するOSはUbuntu 22.04です。各操作がどういったことを行っているのかについても説明しているので他OSでもMiniconda導入の参考になれば幸いです。