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dc.contributor.authorKoji, Shiotaen
dc.contributor.alternative塩田, 光司ja
dc.contributor.transcriptionシオタ, コウジja-Kana
dc.date.accessioned2025-03-28T06:50:27Z-
dc.date.available2025-03-28T06:50:27Z-
dc.date.issued2024-09-24-
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/2433/292837-
dc.language.isoeng-
dc.publisherKyoto Universityen
dc.publisher.alternative京都大学ja
dc.subjectMachine learningen
dc.subjectVirtual screeningen
dc.subjectProtein-Ligand binding affinity predictionen
dc.subjectMoluecular dockingen
dc.subjectQuantum mechanicsen
dc.subjectCASF-2016en
dc.subject.ndc7-
dc.titleMachine Learning-Based Methods for Predicting the Most Stable Conformation and Binding Affinity of Protein-Drug Complexesen
dc.title.alternative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ja
dc.typedoctoral thesis-
dc.type.niitypeThesis or Dissertation-
dc.textversionETD-
dc.description.degreegrantor京都大学ja
dc.description.degreelevel新制・課程博士-
dc.description.degreediscipline博士(情報学)ja
dc.description.degreereportnumber甲第25630号-
dc.description.degreenumber情博第886号-
dc.description.degreekucallnumber新制||情||149(附属図書館)-
dc.date.granted2024-09-24-
dc.description.degreeaffiliation京都大学大学院情報学研究科知能情報学専攻-
dc.description.degreeexamcommittee(主査)教授 阿久津 達也, 教授 山本 章博, 教授 鹿島 久嗣-
dc.description.degreeprovision学位規則第4条第1項該当-
dc.identifier.selfDOI10.14989/doctor.k25630-
dcterms.accessRightsopen access-
dc.description.degreediscipline-enDoctor of Informaticsen
dc.identifier.degreegrantorID14301-
dc.description.degreegrantor-enKyoto Universityen
dc.description.degreeObjectTypeDFAM-
jpcoar.contributor.TypeSupervisor-
jpcoar.contributor.TypeSupervisor-
jpcoar.contributor.TypeSupervisor-
jpcoar.contributor.Name阿久津, 達也ja
jpcoar.contributor.Name山本, 章博ja
jpcoar.contributor.Name鹿島, 久嗣ja
出現コレクション:140 博士(情報学)

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