A machine learning approach to automatic design of genes, proteins and chemical compounds
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- 西郷 浩人
- Principal Investigator
- 九州大学
About this project
- Japan Grant Number
- JP22K19834
- Funding Program
- Grants-in-Aid for Scientific Research
- Funding organization
- Japan Society for the Promotion of Science
- Project/Area Number
- 22K19834
- Research Category
- Grant-in-Aid for Challenging Research (Exploratory)
- Allocation Type
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- Multi-year Fund
- Review Section / Research Field
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- Medium-sized Section 62:Applied informatics and related fields
- Research Institution
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- Kyushu University
- Project Period (FY)
- 2022-06-30 〜 2025-03-31
- Project Status
- Granted
- Budget Amount*help
- 6,240,000 Yen (Direct Cost: 4,800,000 Yen Indirect Cost: 1,440,000 Yen)
Research Abstract
科学の基本的なプロセスは仮説を立てて実験を行い、それを検証することの繰り返してである。近年は実験装置の機械化や測定装置の高精度化と高速化などにより、実験の質や量が急激に増える傾向にある。しかしながら、次にどのような実験を行うかを決定する実験計画は人間の勘に頼ったままである。そこで本研究課題が目指すのは機械学習を用いた実験計画の自動化である。 本提案課題では特に、タンパク質・化合物をターゲットとし、類似度の指標に滑らかな近似を導入することで局所解の効率的な探索を目指す。この結果として、次に実験を行うべきタンパク質や化合物を逐次的かつ効率的に行うことが可能となる。
Details 詳細情報について
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- CRID
- 1040292706176627072
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- Text Lang
- ja
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- Data Source
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- KAKEN
