Journal of Computer Aided Chemistry最新文献_第6页

Construction of Long-Term Transmembrane Pressure Estimation Model for a Membrane Bioreactor 膜生物反应器长期跨膜压力估算模型的建立

Journal of Computer Aided Chemistry Pub Date : 2012-01-01 DOI: 10.2751/JCAC.13.10

Kyung-mo Sung, H. Kaneko, K. Funatsu

{"title":"Construction of Long-Term Transmembrane Pressure Estimation Model for a Membrane Bioreactor","authors":"Kyung-mo Sung, H. Kaneko, K. Funatsu","doi":"10.2751/JCAC.13.10","DOIUrl":"https://doi.org/10.2751/JCAC.13.10","url":null,"abstract":"Membrane bioreactor (MBR) は工場排水や生活下水などの汚水を微生物で分解し、その後処理水と微生物を膜で分離する装置のことである。短時間かつ省スペースでの水処理が可能であるため、ビルや工場などにMBRを分散設置して無人運転を行うことは水不足問題の解決策として注目されている。しかし、膜に微生物や固形物などが堆積することでファウリングが発生し、膜差圧の上昇および運転コストの上昇は大きな課題となっており、膜差圧が一定水準に到達すると膜を薬品で洗浄し膜に付着した堆積物を除去しなければならない。そこで本研究では膜洗浄時期の推定のために1週間以上の長期にわたり、精度良く膜差圧を予測することを試みた。水質以外の変数から膜抵抗(resistance, R)を予測するモデルと水質関連変数からファウラントの堆積しやすさ(deposition rate, DR)を予測するモデルを構築し、それぞれのモデルから長期膜差圧予測を行う手法を提案した。モデル構築手法として線形手法であるpartial least squares (PLS)法と非線形手法であるsupport vector regression (SVR)法を使用した。Rを予測するモデルでは、PLS法とSVR法を用いた場合の両方とも高い予測性能を示したが、DRを予測するモデルでは、PLS法よりSVR法を用いた場合の方が予測性能は高かった。その後長期的に膜差圧を予測したが、Rを予測するモデルよりDRを予測するモデルを用いた方が精度良く予測できることが確認された。提案手法を活用することで、MBRの分散設置や無人運転化の拡大が期待される。","PeriodicalId":41457,"journal":{"name":"Journal of Computer Aided Chemistry","volume":"13 1","pages":"10-19"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2012-01-01","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"69254903","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}

引用次数: 3

Development of a Prediction Model for Mutagenicity - Validation of Ames Test Data 致突变性预测模型的建立——Ames试验数据的验证

Journal of Computer Aided Chemistry Pub Date : 2012-01-01 DOI: 10.2751/JCAC.13.20

Masamoto Arakawa, K. Funatsu

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Powerful Integrative Tool Combining Structure Generator and Chemical Space Visualization 强大的集成工具，结合结构生成器和化学空间可视化

Journal of Computer Aided Chemistry Pub Date : 2012-01-01 DOI: 10.2751/JCAC.13.1

K. Hasegawa, K. Funatsu

{"title":"Powerful Integrative Tool Combining Structure Generator and Chemical Space Visualization","authors":"K. Hasegawa, K. Funatsu","doi":"10.2751/JCAC.13.1","DOIUrl":"https://doi.org/10.2751/JCAC.13.1","url":null,"abstract":"本研究では、薬物設計における２つの基本的な手法を紹介する。すなわち、構造発生と化学構造図示化である。構造発生は、リード最適化で利用され、構造ホッピングに有用である。我々は、定量的構造活性相関に基づく構造発生に注目する。すなわち、逆定量的構造活性相関手法である。逆定量的構造活性相関手法の目的は、定量的構造活性相関モデルから生物活性が高いと予測される化学構造を提案することである。化学構造図示化は、リード最適化の別の重要な手法である。化学構造図示化は、合成化合物が化学空間上どこに存在しているかということ、あるいは、どこまで合成を行えばリード最適化が達成できるかを示す良いコンパスとなる。図示化は、複数のターゲットタンパク質に対する分子選択性を理解するのにも役立つ。一般に、化合物が複数のターゲットタンパク質に対して生物活性を示すと望ましくない副作用を引き起こす可能性があるので、化学構造図示化は安全性の面からも非常に価値がある。われわれの研究を含めて、２つの基本的な手法である構造発生と化学構造図示化を、それぞれ簡単に総説する。","PeriodicalId":41457,"journal":{"name":"Journal of Computer Aided Chemistry","volume":"13 1","pages":"1-9"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2012-01-01","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"69254892","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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Continuous multipole methodによるfragment molecular orbital法の高速化 Continuous multipole method的fragment molecular orbital法的高速化

Journal of Computer Aided Chemistry Pub Date : 2012-01-01 DOI: 10.2751/JCAC.13.44

達也中野, 勝美山下, 勝智瀬川, 佳生沖山, 千鶴渡邉, 薫福澤, 成典田中, 祐志望月

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Consideration of Soft Sensor Methods Based on Time Difference and Discussion on Intervals of Time Difference 基于时差的软测量方法的思考及时差区间的讨论

Journal of Computer Aided Chemistry Pub Date : 2012-01-01 DOI: 10.2751/JCAC.13.29

H. Kaneko, K. Funatsu

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Prediction of Mutagenicity of Organic Molecules by Ensemble Learning 基于集成学习的有机分子诱变性预测

Journal of Computer Aided Chemistry Pub Date : 2011-01-01 DOI: 10.2751/JCAC.12.26

Masamoto Arakawa, K. Funatsu

{"title":"Prediction of Mutagenicity of Organic Molecules by Ensemble Learning","authors":"Masamoto Arakawa, K. Funatsu","doi":"10.2751/JCAC.12.26","DOIUrl":"https://doi.org/10.2751/JCAC.12.26","url":null,"abstract":"本研究では、有機化合物の変異原性を予測するためのクラス分類モデルの構築を行った。変異原性を評価するための標準的な方法である復帰突然変異試験を対象とし、その評価結果を高い精度で予測することの出来るモデルの構築を目指した。クラス分類モデル構築のための手法として、複数のSupport Vector Machine（SVM）モデルをサブモデルとして構築し、それらを組み合わせることで予測を行うアンサンブル手法を提案する。データセットから一部の化合物および構造記述子をランダムに抜き出し、SVMを用いてサブモデルを構築する。このとき、SVMのパラメータについても乱数によって無作為に決定する。この操作を複数回繰り返した後、精度の高いサブモデルの予測結果を統合することで変異原性の予測を行う。Hansenら[K. Hansen, et al., J. Chem. Inf. Model., 49, 2077-2081] が収集・整理した、6,512化合物からなる復帰突然変異試験のデータセットを用い、モデルの構築および評価を行った。その結果、テストセットに対する予測正解率79.6%のモデルを構築することに成功した。これは、通常のSVMによって得られるモデルと比較し高い精度を示すものであった。また、The Area Under ROC-Curve（AUC）は0.866であり、Hansenらの結果と同等以上の結果であることが確認された。これらのことから、変異原性の予測にあたってはSVMおよびアンサンブルモデルを用いることが有力であるとの結論が得られた。","PeriodicalId":41457,"journal":{"name":"Journal of Computer Aided Chemistry","volume":"12 1","pages":"26-36"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2011-01-01","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"69254821","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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Development of SOAP API Service in Mass Spectral Database MassBank 质谱数据库MassBank中SOAP API服务的开发

Journal of Computer Aided Chemistry Pub Date : 2011-01-01 DOI: 10.2751/JCAC.12.11

H. Horai, Yoshito Nihei, T. Nishioka

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Visualization and Chemical Interpretation of Multi-Target Structure-Activity Relationships Using SOMPLS 基于SOMPLS的多靶点构效关系可视化及化学解释

Journal of Computer Aided Chemistry Pub Date : 2011-01-01 DOI: 10.2751/JCAC.12.47

清長谷川, 船津公人

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Development of System for Selecting Optimal Combination of Zeolite and Solvent for Simulated Moving Bed Processes 模拟移动床工艺中沸石与溶剂最佳组合选择系统的开发

Journal of Computer Aided Chemistry Pub Date : 2011-01-01 DOI: 10.2751/JCAC.12.54

Toshiaki Kusaba, S. Miyamoto, Masamoto Arakawa, K. Funatsu

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Analysis of Quality in Fruit by NIR Spectrum 用近红外光谱分析水果品质

Journal of Computer Aided Chemistry Pub Date : 2011-01-01 DOI: 10.2751/JCAC.12.37

Yosuke Yamashita, Masamoto Arakawa, K. Funatsu

{"title":"Analysis of Quality in Fruit by NIR Spectrum","authors":"Yosuke Yamashita, Masamoto Arakawa, K. Funatsu","doi":"10.2751/JCAC.12.37","DOIUrl":"https://doi.org/10.2751/JCAC.12.37","url":null,"abstract":"りんごについて測定された近赤外スペクトル用いて、内部品質である糖度および蜜・褐変の有無を推定する情報化学的手法の確立を行った。糖度に関しては、近赤外スペクトルを説明変数、糖度を目的変数とした回帰モデルを構築した。遺伝的アルゴリズムを応用した領域選択手法であるGenetic Algorithm-based Wavelength Selection (GAWLS)法を適用し、従来手法であるGenetic Algorithm-based Partial Least Squares (GAPLS)法によるモデルとの比較を行った。その結果、GAWLS法によるモデルの精度は従来手法と同程度であったが、糖度を説明するために重要である波長領域を明確に特定することが可能であることが示された。蜜・褐変の有無に関しては、GAWLS法をk-Nearest Neighbor (k-NN)法と組み合わせることでクラス分類問題へと適用する新規手法を提案し、k-NN法およびSupport Vector Machine (SVM)によるモデルとの比較を行った。その結果、糖度に関する解析と同様に、GAWLS法は重要な波長領域を明確に求めることが可能であった。以上の結果から、GAWLS法は近赤外スペクトルを用いた果物の内部品質解析において有用な手法であるとの結論が得られた。","PeriodicalId":41457,"journal":{"name":"Journal of Computer Aided Chemistry","volume":"12 1","pages":"37-46"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2011-01-01","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"https://sci-hub-pdf.com/10.2751/JCAC.12.37","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"69254860","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}

引用次数: 3