Journal of Chemical Software最新文献

Study on Parallel Processing of ab initio Crystal Orbital Calculations Using PC Cluster 基于PC集群的从头算晶体轨道并行处理研究

Journal of Chemical Software Pub Date : 2002-06-15 DOI: 10.2477/JCHEMSOFT.8.55

H. Teramae, K. Ohtawara

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GetValue for Windows-電気化学測定解析を実装したグラフデジタイザの開発 GetValue for Windows-开发实现电化学测量分析的图表数码仪

Journal of Chemical Software Pub Date : 2002-03-15 DOI: 10.2477/JCHEMSOFT.8.37

英伸城石, 悠城鏑木, 瀬尾美智子, 澄男時田, 正夫金子

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主成分分析法とニューラルネットワークを用いた河川の上流・中流・下流を示す水質パラメータの抽出－東京多摩川の水質データを用いて－使用主成分分析法和神经网络提取河川上游、中游、下游的水质参数-使用东京多摩川的水质数据-

Journal of Chemical Software Pub Date : 2002-03-15 DOI: 10.2477/JCHEMSOFT.8.27

順子神部, 朋子福田, 雲兵長嶋, 智夫青山

{"title":"主成分分析法とニューラルネットワークを用いた河川の上流・中流・下流を示す水質パラメータの抽出－東京多摩川の水質データを用いて－","authors":"順子神部, 朋子福田, 雲兵長嶋, 智夫青山","doi":"10.2477/JCHEMSOFT.8.27","DOIUrl":"https://doi.org/10.2477/JCHEMSOFT.8.27","url":null,"abstract":"河川の上流・中流・下流を示す水質パラメータを抽出するために、東京都環境局の「公共用水域および地下水の水質測定結果」（1997年から1999年）[4]に掲載の多摩川の17地点の水質に関するデータを主成分分析と新たにJavaを用いてニューラルネットワークシミュレータNecoに実装された３層パーセプトロン型ニューラルネットワークの入力パラメータの偏微分係数解析[2, 3]を用いて解析した。主成分分析の結果から、上流・中流・下流の分類は第一主成分と第二主成分の主成分得点を組み合わせることで可能であることがわかった。しかしながら、主成分分析では、12種類のパラメータのうち上流・中流・下流の分類に大きな寄与をするパラメータの抽出はできなかった。偏微分係数解析からはCl-, COND, NH4-Nなどの微係数が大きいことが判った。これらの変数は主に上流・中流と下流を分類するものである。また、これらに続く絶対値の大きさを持つT-P, NO3-N, PO4-Pは、中流と下流および上流を分ける変数となっており、上流を分類するパラメータは、pHとDOであることがわかった。水質汚染という観点からみると、多摩川では上流から中流域の水質の変化に比べて中流から下流域の水質変化の方が緩やかであることがわかった。このことにより多摩川の水質保全には、中流域での汚染原因を取り除くことが重要であることが示唆された。","PeriodicalId":205210,"journal":{"name":"Journal of Chemical Software","volume":"39 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2002-03-15","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"127385180","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}

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分子の構造活性相関解析のためのニューラルネットワークシミュレータ:Neco (NEural network simulator for structure-activityCOrrelation of molecules) の開発（７）― ペリラルチン類の疎水性パラメータ logP の予測 ― 分子的结构活性相关性分析神经网络模拟器:Neco (NEural network simulator for student - activitycorrelation ofmolecules)的开发(7)—预测佩里拉芦丁类疏水性参数logP—

Journal of Chemical Software Pub Date : 2002-03-15 DOI: 10.2477/JCHEMSOFT.8.17

梨紗高橋, 治夫細矢, 朋子福田, 雲兵長嶋

{"title":"分子の構造活性相関解析のためのニューラルネットワークシミュレータ:Neco (NEural network simulator for structure-activityCOrrelation of molecules) の開発（７）― ペリラルチン類の疎水性パラメータ logP の予測 ―","authors":"梨紗高橋, 治夫細矢, 朋子福田, 雲兵長嶋","doi":"10.2477/JCHEMSOFT.8.17","DOIUrl":"https://doi.org/10.2477/JCHEMSOFT.8.17","url":null,"abstract":"学習方法として中間層において自己組織化を行い、全体に教師付学習の両方を行う、自己組織化とパーセプトロンを融合した二ューラルネットワークシミュレータの開発をプラットフォーム非依存性を持つ Java 言語を用いて行った。本シミュレータは、自己組織化と教師付学習の双方の特徴を併せもつため、従来のニューラルネットワークよりも高精度な認識処理を実現し、かつ高速学習が可能となる。このシミュレータを用いて、分子構造によって甘味や苦味の性質を示す22種類のペリラルチン類の疎水性パラメータ logP の予測を行った。入力パラメータは分子構造STERIMOLパラメータ5種のパラメータと甘味／苦味の分類値を用いた。出力層のノード数を１つにすることで、 logP の値を連続した数値データとして予測できるようにした。絶対誤差が平均して0.02までの学習を500回程度で行うことができ、また未学習データに対しては平均して0.3程度の絶対誤差、最大でも0.8程度の絶対誤差で予測が可能であった。単純パーセプトロンの予測精度は、平均して0.6程度の絶対誤差であり、また最大の絶対誤差は1.3程度と大きく、本手法がより精度の高い予測を行っていることがわかった。n 本手法は学習回数が単純パーセプトロンに比較して1/5 - 1/10程度少なく、高速学習が可能であった。","PeriodicalId":205210,"journal":{"name":"Journal of Chemical Software","volume":"18 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2002-03-15","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"134089532","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}

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Ab initio and DFT Calculations of Tetrachlorodibenzo-p-dioxins 四氯二苯并对二恶英的从头计算和DFT计算

Journal of Chemical Software Pub Date : 2001-12-31 DOI: 10.14827/JCCJ1999.13.251

Zunyao Wang, Toshio Watanabe, O. Kikuchi

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分子の構造活性相関解析のためのニューラルネットワークシミュレータ: Neco(NEural network simulator for structure-activity COrrelation of molecules)の開発(6)― 機械構造用Cr-Mo鋼、Ni鋼、Ni-Cr鋼およびNi-Cr-Mo鋼の力学的性質の推定 ― 分子的结构活性相关性分析神经网络模拟器:Neco(NEural network simulator for structure-activity COrrelation of molecules)的开发(6)—机械结构用Cr-Mo钢，Ni钢，Ni- cr钢和Ni-Cr-Mo钢的力学性能的估计—

Journal of Chemical Software Pub Date : 2001-12-01 DOI: 10.2477/JCHEMSOFT.7.179

朋子福田, 澄恵田島, 高利松本, 雲兵長嶋, 治夫細矢, 智夫青山

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A Study on Docking Mode of HIV Protease and Their Inhibitors HIV蛋白酶及其抑制剂对接模式的研究

Journal of Chemical Software Pub Date : 2001-09-15 DOI: 10.2477/JCHEMSOFT.7.103

栄一赤穂, G. Morris, D. Goodsell, David Wong, A. Olson

{"title":"A Study on Docking Mode of HIV Protease and Their Inhibitors","authors":"栄一赤穂, G. Morris, D. Goodsell, David Wong, A. Olson","doi":"10.2477/JCHEMSOFT.7.103","DOIUrl":"https://doi.org/10.2477/JCHEMSOFT.7.103","url":null,"abstract":"The capability to propose feasible ways of binding a putative ligand inhibitor to a known receptor site is crucial to the successful structure-based drug design. A computer docking approach is to position or “dock\" ligand and receptor molecules together in many different ways and then score each orientation by applying a reasonable evaluation function. AutoDock3.0 is an unbiased type docking program in which a user does not have to direct a ligand to an active site, but the system finds an optimal position after a ligand is placed in a random manner. Synthesized derivatives of the intact inhibitor (inh1) of HIV protease were investigated for their docking modes as compared with their Ki values. Among the derivatives, inh3trans and inh6H were found to be more powerful inhibitors of HIV protease than the others. Gibbs free energy calculated by applying molecular mechanics interaction energies was compared with the one obtained by using experimental inhibitory potencies for a series of HIV protease inhibitors, and a fairly good correlation was found between the two. Based on this favorable correlationship between the computational and the experimental results, the computational experiments were pursued for the compounds drawn by Sybyl taking into consideration the fact that unexploited carbon affinity regions (or hydrophobic regions) with sizable volume were detected on the docking study of inh1 and inh8 against HIV protease. Those were compounds with a t-butyl substituted by various hydrophobic side chains. Among those a compound with a benzyl group exhibited the lowest docking energy. Since one of the goals of this paper was to perform the computational drug-design experiment to investigate potential HIV protease inhibitors, the authors would like to leave the clinical investigational work for the expertise of those areas.","PeriodicalId":205210,"journal":{"name":"Journal of Chemical Software","volume":"44 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2001-09-15","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"115548194","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}

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パーセプトロン型ニューラルネットワークと多次元Ck級補間法を用いた樹脂被覆肥料の溶出誘導時間および80%溶出時間の推定― 分子の構造活性相関解析のためのニューラルネットワークシミュレータ: Neco(NEural network simulator for structure-activity COrrelation of molecules)の開発(5) ― 使用感知器神经网络和多维Ck级插值法的树脂覆盖肥料的溶出诱导时间和80%溶出时间的估计—分子的结构活性相关分析神经网络模拟器:Neco(NEural network simulator for structure-activity COrrelation of molecules)的开发(5)—

Journal of Chemical Software Pub Date : 2001-09-15 DOI: 10.2477/JCHEMSOFT.7.115

朋子福田, 澄恵田島, 久登斎藤, 雲兵長嶋, 治夫細矢, 智夫青山

{"title":"パーセプトロン型ニューラルネットワークと多次元Ck級補間法を用いた樹脂被覆肥料の溶出誘導時間および80%溶出時間の推定― 分子の構造活性相関解析のためのニューラルネットワークシミュレータ: Neco(NEural network simulator for structure-activity COrrelation of molecules)の開発(5) ―","authors":"朋子福田, 澄恵田島, 久登斎藤, 雲兵長嶋, 治夫細矢, 智夫青山","doi":"10.2477/JCHEMSOFT.7.115","DOIUrl":"https://doi.org/10.2477/JCHEMSOFT.7.115","url":null,"abstract":"被覆肥料の溶出誘導時間と80%溶出時間の見積もり時間を短縮するために、皮膜の近赤外反射スペクトルの高速フーリエ変換による1/f揺らぎ解析をもとに、パーセプトロン型ニューラルネットワークおよび多次元Ck級補間法を用いて溶出誘導時間および80%溶出時間を見積もった。その結果、パーセプトロンニューラルネットワークを用いると約10%程度の誤差で溶出誘導時間および80%溶出時間を見積もることができることがわかった。実測値と計算値の相関は回帰直線の傾きが0.9であり切片も小さい。相関係数も0.7程度で、実用上問題のない精度で予測が可能であることが判った。他方Ck級補間法は、ニューラルネットワークに比べ若干推定精度が悪く、実測値と計算値の相関も悪くなるが、実用的な誤差範囲に入っていることが判った。これらの方法は、近赤外反射スペクトルの測定からフーリエ変換、溶出誘導時間および80%溶出時間の計算時間まで実時間にして10分程度の時間しか必要としないので、樹脂被覆肥料の溶出誘導時間と80%溶出時間の見積もり時間を大幅に短縮できる可能性があることがわかった。","PeriodicalId":205210,"journal":{"name":"Journal of Chemical Software","volume":"7 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2001-09-15","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"126937360","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}

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Vibrational analysis of water clusters by quantum chemical methods 用量子化学方法分析水团簇的振动

Journal of Chemical Software Pub Date : 2001-06-30 DOI: 10.14827/JCCJ1999.13.105

M. Fukuda

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Interactive Animation to Facilitate Understanding of the Visual Characteristics of Atomic Orbital Wavefunctions 互动动画，以促进理解原子轨道波函数的视觉特征

Journal of Chemical Software Pub Date : 2001-06-15 DOI: 10.2477/JCHEMSOFT.7.87

S. Tokita, Takao Sugiyama

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