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| ファイル | 記述 | サイズ | フォーマット | |
|---|---|---|---|---|
| djohk00886.pdf | Dissertation_全文 | 4.92 MB | Adobe PDF | 見る/開く |
| yjohk00886.pdf | Abstract_要旨 | 171.22 kB | Adobe PDF | 見る/開く |
| タイトル: | Machine Learning-Based Methods for Predicting the Most Stable Conformation and Binding Affinity of Protein-Drug Complexes |
| その他のタイトル: | 機械学習に基づくタンパク質-薬剤分子の最安定配座および結合親和性の予測手法 |
| 著者: | Koji, Shiota |
| 著者名の別形: | 塩田, 光司 |
| キーワード: | Machine learning Virtual screening Protein-Ligand binding affinity prediction Moluecular docking Quantum mechanics CASF-2016 |
| 発行日: | 24-Sep-2024 |
| 出版者: | Kyoto University |
| 学位授与大学: | 京都大学 |
| 学位の種類: | 新制・課程博士 |
| 取得分野: | 博士(情報学) |
| 報告番号: | 甲第25630号 |
| 学位記番号: | 情博第886号 |
| metadata.dc.date.granted: | 2024-09-24 |
| 請求記号: | 新制||情||149(附属図書館) |
| 研究科・専攻: | 京都大学大学院情報学研究科知能情報学専攻 |
| 論文調査委員: | (主査)教授 阿久津 達也, 教授 山本 章博, 教授 鹿島 久嗣 |
| 学位授与の要件: | 学位規則第4条第1項該当 |
| DOI: | 10.14989/doctor.k25630 |
| URI: | http://hdl.handle.net/2433/292837 |
| 出現コレクション: | 140 博士(情報学) |
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