ChemTS

・化合物生成手法
・化学構造変換手法

開発責任者

津田 宏治（東京大学大学院新領域創成科学研究科 教授）

主な開発者

楊 秀鋒　(東京大学大学院新領域創成科学研究科）

内容

所望の特性を持つ化合物を、深層学習とシミュレーションを組み合わせて設計する。

どんなことができるか

ドッキングシミュレーションと組み合わせることによって、ターゲットタンパク質に結合する可能性の高い化合物を設計する。

関係論文

【参考文献】
[1]X. Yang, J. Zhang, K. Yoshizoe, K. Terayama and K. Tsuda, ChemTS: an efficient python library for de novo molecular generation, Science and Technology of Advanced Materials, 18, 972-976, 2017.

使用例

疎水性指標の最適化（参考文献[1]）

マニュアル・チュートリアル資料

www.github.com/tsudalab/ChemTS

関連する教科書

―

ソフトウェアのホームページ・入手方法

www.github.com/tsudalab/ChemTS

問い合わせ先

津田 宏治(tsuda@k.u-tokyo.ac.jp)