Development of NEural network simulator for structure-activity COrrelation of molecules: Neco(2). The structure-activity relationship between 13C-NMR chemical shifts and the carcinogenicity of polycyclic aromatic hydrocarbons(PAH).

Abstract

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) を用いて多環式芳香族炭化水素 (PAH) の 13C-NMRケミカルシフトとその発癌性における特徴抽出を行ない、発癌性に関係のあるパラメータの選択を行なった。用いたニューラルネットワークの構造は入力層・中間層・出力層の3層からなる階層型ニューラルネットワークである。入力データは、11種類の多環式芳香族炭化水素の共通する構造の10個の炭素原子の 13C-NMRケミカルシフト値である。学習法に青山らの再構築学習法を用いて入力データの特徴抽出を行ない、発癌性に関係のあるパラメータの抽出を行なった結果、過去の研究を統括するような結果が得られた。