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 
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 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。
ケモインフォマティクス 薬理活性情報が紐付いた化合物データを取得する【ChEMBL webresource client】
TeachOpenCADDのチュートリアル（T001）を参考に、公共データベースであるChEMBLからComputer-Aided Drug Design（CADD）の勉強/練習用の化合物データを取得します。
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。