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式によって伝導度と電子透過確率の関係が示され、非平衡Green関数法により電子透過確率と電子状態の関係が示されたことにより、定性的な議論が可能となり、傾向の予測に用いることが可能なレベルに到達した。単一分子スケールの電子部品を開発するには、回路の法則が必要である。実際、ナノスケールの並列回路の法則はすでに提案されている。最近の報告で、同じ分子骨格でも、芳香族性の違いによって伝導性が大きく変化することが明らかになったが、未だに原因の解明には至っていない。量子化学計算(Hückel分子軌道法、及び密度汎関数理論)を組み合わせた手法、及びフロンティア軌道論を用いて、並列回路の伝導度と芳香族性の関係を解明した。pyriformisに対して毒性を示す33のアルキルフェノール分子を計算した。物理化学的考察から得られた29の記述子を評価し、毒性予測のための統計モデルを導出するために、回帰分析を実行した。ランダムフォレスト法を用いたところ、良好な毒性予測モデルを得た。記述子の部分セットをいくつか定義して回帰分析を行なった結果、アルキルフェノールの毒性を記述する上で分子サイズのパラメーターが重要であることがわかった。抄録を表示する抄録を非表示にする新薬探索では、標的タンパク質とリガンドの間の相互作用の強さを電子状態計算で定量的に評価する手法として、フラグメント分子軌道(FMO)法が注目されている。FMO法は計算コストを劇的に改善する優れた手法ではあるが、数多くの化合物を対象とするバーチャルスクリーニングを行うには現時点では不向きである。このため新薬候補となるリガンドをあらかじめ絞り込む手法と組み合わせて利用することが必要であると考えられる。本研究では、FMOデータベースを活用した機械学習により、注目するタンパク質とリガンドの相互作用強度をリガンドの特徴を表す電子的記述子のみで再現できないかと考えて検討を行なった。kinaseリガンドを対象としてランダムフォレスト回帰モデルを構築したところ、電子的記述子と相互作用強度との間には良好な相関が確認された。kinaseに強く結合する候補化合物のバーチャルスクリーニングが可能であると期待される。抄録を表示する抄録を非表示にする合成経路設計システムにより創出される経路は、1多くの場合前駆体の合成が合成困難、2多段階合成では、合成経路の数が発散する、3提案合成反応は標的分子を主生成物として与えない可能性がある、などの理由により標的分子の合成を保証しない。silicoスクリーニングと実験の組み合わせにより解決できる。本研究では、3について、RDkitを用いて可能性のある反応を予測し、それらについて理論計算を行うことにより、どれが主反応であるかを決める手順を作成することを試みた。これは、複数の生成物が予想される反応では、単にTS構造を求めるだけでは不十分で、最も低い活性化自由エネルギーを与えるTS構造を求めて比較することで始めて、主生成物がどれであるかを判定できることによる。開発された手法をEne反応に対して適用し、主生成物が何であるかについて予測できる可能性が示された。抄録を表示する抄録を非表示にする本研究は半導体デバイスの製造に用いるCVD法を対象とする。CVD研究開発過程全体の自動化を目指し、反応モデルの同定を目的とした実験計画を自動的に立案するシステムの開発と評価を行った。従来のシステムではCMA-ESを用いたアルゴリズムを採用していたが、劣解が多く生成され、反応機構の同定に有効でない実験条件候補が多く提案された。そこで、本研究ではSPEA2を用いたアルゴリズムを採用し、劣解群を避けてパレート解群を生成することを試みた。得られた解の分類方法として、クラスター数を自動で決定するx-means法を新たに導入し、システムの更なる自動化を目指した。Deposition)は、半導体製造における微細加工の主力プロセスとして広く用いられている。CVD装置内部の解析を低コストかつ高速に行う為には、成膜速度分布の計算が非常に重要な役割を持っている。成膜速度分布は、物質収支式などの支配方程式を解くことで求められる。この計算は数値積分の繰り返し計算が必要であり計算コストが大きくなり問題となっている。そこで本研究では、多様な形状のCVD反応器において物質収支式を行列とベクトルを用いて定式化し、行列関数を用いた厳密解を導出した。この厳密解による計算は、従来の数値積分による方法と比較して、同程度の高い計算精度を維持しつつ、大幅に計算速度が向上できることがわかった。この成膜速度分布の厳密解を利用したアルゴリズムの実装によって、様々な形状のCVD反応装置の反応機構解析を高速かつ高精度に行えるようになった。抄録を表示する抄録を非表示にする我々の研究グループでは、小規模な実験データと研究者としての経験や勘を融合した実験主導型マテリアルズインフォマティクに取り組んでいる。本研究では、層状酸化チタンおよび層状酸化マンガンについて計128通りの条件ではく離を行い、得られるナノシートの収率を測定した。回帰分析を用いたスパースモデリングにより、35個の説明変数の中から、収率への寄与の大きいパラメータを16個に絞り込んだ。化学的考察により説明変数を16個から2個に絞り込み、この2つの変数を用いて収率の予測式を作成した。次に未知の層状物質について、予測式を用いた収率予測を行い、最小実験数で高収率にナノシートが得られる条件を見つけることができた。より水素と一酸化炭素の合成ガスに変換され、その後種々の化合物となる。回目の活性化エネルギーは比較的低く、CH*が他の中間体に比べて圧倒的に安定である。切断するほど活性の高い金属表面では、C–H結合の解離が進み、エネルギー的に最安定なCH*まで分解されてしまう。寿命が長くなり、有用な化合物に直接変換される可能性が高まる。CH*よりも安定な材料を探索した。テルペノイド生合成においてはその途中段階でテルペンシンターゼと呼ばれる酵素によって共通の前駆体から様々なテルペン骨格が形成される。テルペンシンターゼには反応特異性があり、それぞれのテルペンシンターゼは決まったテルペン骨格の形成を触媒する。したがってそのアミノ酸配列と反応特性との関連性を理解することは目的のテルペノイドを生物工学的に生産するといった応用面においても重要であるが、その対応関係はいまだ明らかではない。そこで、テルペン骨格を炭素間の結合のグラフとしてテルペンシンターゼのアミノ酸配列との間の相互変換を行うニューラルネットワークモデルを作成することでテルペン骨格の構造とアミノ酸配列との対応関係を検討する。KNApSAcK_Family/)の構築を進めている。メインウインドウを図1に示す。Systemには、生物種と二次代謝物の関係データ情報が整理されており、現在までに、114,238レコードの生物種-二次代謝物の関係、二次代謝物の総数は51,086種となっている。アルカロイドにおける生合成経路データベースCobWebを開発した。本データベースを活用し、グラフコンボリューションニューラルネットワークにより、代謝経路既知のアルカロイド化合物を生合成開始物質へ分類したところ、非常に良好な識別結果を得た。抄録を表示する抄録を非表示にする天然化合物は、その豊かな生物活性により研究者の関心を惹き続けている。難解であり、有機合成反応論では想定し得ない反応が多数存在する。ツールの開発に取り組んでている。再現の試みにおける成果を報告する。抄録を表示する抄録を非表示にする本プロジェクトでは、メタボローム解析においてしばしば問題となる未知化合物の構造推定に、2種の独立したアプローチで取り組んだ。用いた推定であり、もう一方は代謝に基づく発表者ら独自の推定である。これにより十種程度の未知化合物の同定に成功してきたが、それには一方の手法がより良い推定を示したものも、両方の手法にて有力候補となったものも含まれていた。置換基の位置のようにMS/MSでは得にくい情報も、前駆体探索により構造推定に取り組むことができた。よる推定がより有力であることが考えられる。独立した2手法を用いることでそれぞれが得意な推定対象を補完しあい、また両手法の結果の組み合わせからより精度の高い推定を導くことが可能となった。抄録を表示する抄録を非表示にするダイオキシンやダイベンゾフランなどのダイオキシン類は急性および慢性毒性を有する化合物である。核酸塩基とダイオキシン類の相互作用について分子軌道計算で解析を行った。核酸塩基としてはアデニン、シトシン、グアニン、チミン、ウラシルのモデル分子を用い、ダイオキシン類としては、毒性等価係数の大きい2種のダイオキシンと2種のダイベンゾフランのあわせて4つの化合物を対象として計算を行った。計算方法はHF法で求めた最適化構造に対してMP2計算を行って、安定化エネルギーを求めた。その際、重なり誤差の補正を行った。核酸塩基とダイオキシンの安定な構造が得られた。核酸塩基とダイオキシン類の安定化エネルギーはワトソンクリック塩基の安定化エネルギーのおよそ半分以下であったが、核酸塩基とダイオキシンが水素結合を形成する可能性を示唆する結果が得られた。抄録を表示する抄録を非表示にする近年、DNAマイクロアレイの実用化に伴いて、機械学習の手法を用いて、DNAマイクロアレイデータからがんの予後を予測する報告が増え、複数の弱分類器を利用したモデルが公表されている。用いた報告がまだ少ない。GBDT、k近傍法、)と比較検証するとともに、5年生存率に影響する因子の探索・分析を行った。TPRとAUCによって、スターキング法の性能が単一分類器より良いことを確認できた。抄録を表示する抄録を非表示にする現在、日本では化合物の毒性試験として、化審法に基づき、動物への28日間反復投与試験が行われている。いった問題点が存在する。(QSAR)のみを用いた機械学習の毒性予測モデルにおいては、化合物の細胞等への作用機序がブラックボックスであること、モデルの適用範囲が明らかでないことといった点が問題である。予測するモデルについて、様々な外れ値検出の手法を使用して解析を行い、AD設定の指標としてどの手法が有効であるかを調査した。抄録を表示する抄録を非表示にする質量分析装置は得られたスペクトルからデータベースとの照合により分子構造を同定する装置であるが、未測定の分子は同定が困難である。Learning法の開発を行った。分子構造を組み立てて推論を行うため、データベースにない分子構造であっても推論が可能で、分子構造の潜在表現を用いることで高い類似性を持った分子構造の推論に成功した。抄録を表示する抄録を非表示にする創薬段階でのコンピュータを用いた候補化合物のデザインにおいて、合成ができるかどうかを考慮することが重要である。既存の予測手法ではうまく評価できない化合物が報告されているため、機械学習を用いてより網羅的な予測手法の構築を目指した。C、N、O、S、ハロゲンが17原子までで構成された理論上化学構造的に問題ない全ての化合物を数え上げた化合物(GDB-17)から市販化合物(ZINC15)を除いた化合物群は合成が困難な可能性が高く、一方ZINC15の化合物はこの化合物群よりも合成が容易と仮定して機械学習に用いるデータセットを作成した。ニューラルネットワークによって合成容易性予測モデルを構築し、文献から得られた検証セット(40化合物)を予測したところ、合成が困難な化合物群と合成が中程度〜容易な化合物群に判別できた。現在ランダムフォレストによる予測を検討中であり、ニューラルネットワークでの予測結果との比較も報告する予定である。QSPRでは、物性既知の化合物を用いて化合物の構造と物性値の間の関係を統計的手法でモデル化する。QSPRの入力として化学構造から計算した記述子を用いる場合、多くの記述子の中から最適な組合せを見つけなければならず、その中に予測に必要な情報が十分に含まれているか分からないという問題もある。Network(GCNN)を用いた予測手法を開発した。記述子を用いる手法と比較した結果、予測タスクによって提案手法が勝る場合も劣る場合もあった。その原因としてモデルの表現力の不足が考えられるため、入力方法やモデル構成を改良することで性能が向上すると考えられる。よりIRC経路の系統探索が可能になり、グローバル反応経路ネットワークの概念が生まれたが、多次元空間における分子座標の位置関係を考慮した反応経路地図の作成は困難であった。最近、我々は次元縮約法である主座標分析をネットワークの可視化に適用することで分子構造間の距離関係をできるだけ保つような反応経路地図を作成した。本研究では、IRC経路を低次元化することで得られる主座標空間に分子動力学計算から得られる古典軌道を射影することで、静的反応経路に基づき動的反応経路を議論する。抄録を表示する抄録を非表示にする配位高分子は、金属イオンと架橋配位子から構成される構造体であり機能性材料として注目されている。現在、報告されている配位高分子の大多数は金属架橋部に酸素や窒素元素を含む構造となっており硫黄等を架橋部に含む構造は先行研究例が乏しく非常に少ない。一般的に新規配位高分子を合成する際は既報の報告を参考にして合成を行うが先行研究例が少ない物質では合成指針がない為、試行錯誤的に実験条件のスクリーニングを繰り返す必要があり膨大な時間を要してしまう。そこで我々は、機械学習の手法を活用し効率の良い合成条件の最適化を目指した。ハイスループット合成により得られる生成物に粉末X線回折測定を行い、その回折パターンをクラスタリング分析による自動分類をし、合成条件と回折パターンのデータセットを決定木学習により両者の相関を評価することで未知の結晶相を得られる条件だけでなく結晶構造に関する化学的考察も得られることを実証した。抄録を表示する抄録を非表示にする官能基化ポリオレフィンの合成法の1つとして、パラジウム・ホスフィンスルホナート(Pd/PS)錯体を用いた直接共重合反応が注目を集めており、これまでに様々な研究室から報告されている。これまでにリン上の置換基の電子的効果および立体的効果の両方が影響するという報告例がある。本研究では、これらの効果の包括的理解を目指してPd/PS錯体を用いたエチレン/アクリル酸メチルの共重合反応の結果について解析を行った。DFT計算によって求めたパラメータを用いて機械学習を用いた予測を行うと、触媒活性と得られたポリマーの分子量の片方にのみ関係するパラメータをそれぞれ知ることができた。抄録を表示する抄録を非表示にする塗料の硬化は、含有アルキド樹脂の重合が元で起こるとされており、塗料には硬化を加速するための金属錯体触媒が微小量添加されている。この金属錯体触媒の配位子や中心金属の組み合わせにより硬化時間が変化することが実験的に確認されている。金属錯体触媒がどのように樹脂の硬化に関与しているのか分かっていないため、錯体の設計には膨大な実験検証が必要であった。法を用いて反応経路の網羅的探索を行うことで、反応機構を理論的に解明する。解明した反応機構から硬化を促進する因子を特定し、新規錯体触媒の設計に応用することを目指す。(Cr4R4)は、側鎖(R)にかさ高い置換基を導入することではじめて平面四員環構造を形成し得ることが知られている。近年では、かさ高い置換基なしには単離できないような特殊な環構造を用い、小分子の反応させることで、更に複雑な環構造が得られるという事例も報告されている。このように、置換基を制御することで特殊な骨格を持つ化合物の合成が可能になってきたが、複雑な置換基は合成が困難であるため、望む骨格の生成に必要な置換基の設計や予測が求められている。Sn)の局所安定構造と遷移状態を反応経路自動探索を用いて網羅的に調べる。これらの構造の電子状態や結合性、反応性(壊れやすさ)だけでなく、それらの側鎖の置換基に対する依存性を調べることで、望む骨格を安定に得るための置換基の設計指針を得ることを目指す。計算と機械学習を利用することで触媒反応メカニズムに及ぼす因子に関する情報を整理し、新たな知見を得ることを目的とした。計算による理論反応経路解析を実施した。説明変数とした機械学習を通じて、触媒反応の各段階でどのような記述子が影響を及ぼすかを調べた。抄録を表示する抄録を非表示にする電子エネルギー損失分光法(EELS)から得られたスペクトルデータの解析手法について報告する。EELSは電子線を試料に照射し、透過した電子線に磁場をかけて分光し、エネルギー損失から試料の状態を推定する分析手法である。提案手法では、EELSスペクトルデータに2種類の前処理を適用し、主成分分析による解析を行った。ドライエッチング時のダメージの状態把握および、GaInN量子井戸におけるインジウム含有量の推定結果について報告する。抄録を表示する抄録を非表示にするコンピュータの普及・高速化に伴い、計算化学を化学反応の理論的考察において重要な役割を果たしている。情報科学的手法も化学反応を研究するツールとしてその重要性が増している。本研究では、この二つの手法を組み合わせ、計算化学で最も困難とされている遷移状態の探索を行わずに置換基の異なる基質により変化する活性化自由エネルギーΔG‡の予測を試みた。1(PME-1)の活性を阻害する反応を対象にPME-1のセリン残基をメタノールでモデル化し、体内での反応を考慮して水一分子を取り入れた反応機構に対して理論計算を行い、得られたΔG‡を目的変数とする多変量解析を行った。説明変数には理論計算により得られた反応物のHOMO、LUMOのエネルギー準位やGRAGONプログラムが作る構造因子に関わるパラメータ及びWinmosterを用いて算出した分子体積も併用した。Chemishプログラムを用いてPLS回帰分析を実施したところ、LUMOのエネルギーやハメットのσ値が大きく関与するR2=0.932、Q2=0.915の良好な回帰モデルが得られた。抄録を表示する抄録を非表示にする狭バンドギャップ高分子の合理的設計に適した、モノマーの芳香族・キノイド性を表す記述子QSEを開発した。この記述子は、モノマーと結合部位のみを考慮したDFT計算から簡便かつ一義的に算出できる。QSEは高分子のバンドギャップと良い相関を示し、QSE=0付近でバンドギャップは最小となる。共重合体のバンドギャップは2つのモノマーのQSEの平均値と相関するため、狭バンドギャップ共重合体となるモノマーの組み合わせや組成比を予測できる。このQSEを基に、機械学習的な手法を用いて、モノマーの芳香族・キノイド性およびドナー・アクセプター性を表す記述子を用いた狭バンドギャップ高分子予測モデルの構築を試みた。その結果、良好な予測能が得られると共に、バンドギャップ予測に対するQSEの重要性も示された。