Mishima-syk
py4chemoinformatics
Jupyter Notebook

Python for chemoinformatics

Last updated Jun 29, 2026
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link:https://github.com/joofio/py4chemoinformatics[English version of Python for Chemoinformatics] link:https://github.com/joofio/py4chemoinformatics/blob/master/pdf/py4chemoinformatics.pdf[(pdf)]

= 目次 :imagesdir: images

image::souyakuchan.png[py4chemoinformatics, width=150]

== link:ch01_introduction.asciidoc[01 はじめに]

  • RDKitとは?
  • 対象読者
  • 本書のコードについて
  • おまけ
  • 謝辞
  • License
== link:ch02_installation.asciidoc[02 ケモインフォマティクスのための環境を整えよう]
  • Anacondaとは
  • Anacondaのインストール方法
  • 仮想環境の構築とパッケージのインストール
  • インストールしたパッケージの説明
  • Condaについてもう少し詳しく
== link:ch03_python.asciidoc[03 Pythonプログラミングの基礎]
  • Pythonの基礎
  • Jupyter notebookで便利に使おう
  • Pythonで機械学習をするために
== link:ch04_database.asciidoc[04 ケモインフォマティクスのための公開データベース]
  • ChEMBL
  • PubChem
  • ChEMBLで欲しい情報を検索する
  • その他有用なデータベース
== link:ch05_rdkit.asciidoc[05 RDKitで構造情報を取り扱う]
  • SMILESとは
  • 構造を描画してみよう
  • 複数の化合物を一度に取り扱うには?
  • ヘテロシャッフリングをしてみる
== link:ch06_similarity.asciidoc[06 化合物の類似性を評価してみる]
  • 化合物が似ているとはどういうことか?
  • 類似度を計算する
  • バーチャルスクリーニング
  • クラスタリング
  • Structure Based Drug Design(SBDD)
== link:ch07_graph.asciidoc[07 グラフ構造を利用した類似性の評価]
  • 主要な骨格による分類(MCS)
  • Matched Molecular PairとMatched Molecular Series
  • Cytoscapeを使ってMMPネットワークを可視化する
== link:ch08_visualization.asciidoc[08 沢山の化合物を一度にみたい]
  • Chemical Spaceとは
  • ユークリッド距離を用いたマッピング
  • tSNEをつかったマッピング
  • 化合物の距離情報に基づいたクラスタリング(HDBSCANを使ってみる)
  • 予め定義したケミカルスペースに新しいデータを足したい

== link:ch09_qsar.asciidoc[09 構造活性相関(QSAR)の基礎]

  • 効果ありなしの原因を考えてみる(分類問題)
  • 薬の効き目を予測しよう(回帰問題)
  • モデルの適用範囲(applicability domain)
== link:ch10_deeplearning.asciidoc[10 ディープラーニング入門]
  • ディープラーニングに関して
  • TensorFlowとKerasについて
  • インストールしてみよう
  • Google colabとは
== link:ch11_dlqsar.asciidoc[11 ディープラーニングを利用した構造活性相関]
  • DNNを利用した予測モデル構築
  • 記述子を工夫してみる(neural fingerprint)
== link:ch12_generativemodels.asciidoc[12 コンピューターに化学構造を考えさせる]
  • 準備
  • 実例
== link:ch13_beyond.asciidoc[13 おわりに]
  • さらに学ぶために
== License

This document is copyright (C) 2019 by @fmkz_ and @iwatobipen

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