[发明专利]计算机可读记录介质、特征量计算方法和特征量计算装置

说明书

涉及计算机可读记录介质、特征量计算方法和特征量计算装置。一种存储特征量计算程序的计算机可读记录介质，特征量计算程序使计算机执行处理，包括：接收结构指定信息，结构指定信息指示关于环状分子的原子团中的每个原子团的类型和原子团的序列，在环状分子中被分类成多个类型的原子团被循环按序排列；在多个类型中指定可选的第一类型和可选的第二类型；基于结构指定信息，从原子团中指定被分类为第一类型的第一原子团中的一个或更多个第一原子团和被分类为第二类型的第二原子团中的一个或更多个第二原子团；以及基于结构指定信息，计算第一原子团和第二原子团的对的数目，在所述对中第一原子团与第二原子团之间在序列中的相互距离是某距离。

技术领域

实施方式涉及存储特征量计算程序的非暂态计算机可读存储介质、特征量计算方法和特征量计算装置。

背景技术

近来，在药物发现领域，机器学习作为用于搜索候选分子的方法已经引起了关注，并且正在考虑基于分子结构指定可以由机器学习处理的特征量的技术。

作为示例，例如，已知使用指纹作为特征量的方法、通过将分子序列视为具有起点和终点的结构来表示特征量的方法等。

国际专利申请的日本国家公布第2012-509848号和国际专利申请的日本国家公布第2020-517290号作为相关技术公开。

Tajimi等人的BMC Bioinformatics 2018，19(增刊19)：527、X.Yang等人的Computational and Structural Biotechnology Journal 18(2020)153-161、以及Carhart等人的J.Chem.Inf.，1985也作为相关技术公开。

发明内容

技术问题

在分子的部分结构具有特定序列的情况下、在分子包括环状结构等的情况下，上面所描述的常规技术不足以高精度地将分子结构反映到特征量。

在一个方面，本实施方式的目的是高精度地将分子结构反映到特征量。

问题的解决方案

根据实施方式的一个方面，存在一种存储特征量计算程序的非暂态计算机可读记录介质，该特征量计算程序用于使计算机执行处理。在示例中，所述处理包括：接收结构指定信息，该结构指定信息指定关于环状分子(cyclic molecule)的多个原子团中的每个原子团的类型和多个原子团的序列，其中在该环状分子中，被分类成多个类型的多个原子团被循环按序排列；在多个类型中指定可选的第一类型和可选的第二类型；基于结构指定信息，从多个原子团中指定被分类为第一类型的一个或多个第一原子团和被分类为第二类型的一个或多个第二原子团；以及基于结构指定信息，计算第一原子团和第二原子团的对(pairs)的数目，在所述对中，第一原子团与第二原子团之间在序列中的相互距离是预定距离。

发明的有益效果

高精度地将分子结构的特征反映到特征量。

附图说明

图1是示出特征量计算装置的示例的图；

图2(即，图2A和图2B)是用于示出第一实施方式的特征量的图；

图3是示出特征量计算装置的硬件配置的示例的图；

图4是用于示出第一实施方式的特征量计算单元的功能的图；

图5(即，图5A和图5B)是用于示出结构指定信息的图；

图6是用于示出第一实施方式的特征量计算装置的处理的流程图；

图7A是用于示出使用特征量的处理的第一图；

图7B是用于示出使用特征量的处理的第二图；

图7C是用于示出使用特征量的处理的第三图；