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41. 发明专利

KR20210026543A KR20210026543A - A system of predicting biological activity for compound with target protein using geometry images and artificial neural network 审中-公开
公开(公告)号：KR20210026543A
公开(公告)日：2021-03-10
申请号：KR1020190107483A
申请日：2019-08-30
申请人： 주식회사 에일론
发明人： 조경민 , 이상윤
IPC分类号： G16C20/30 , G06N3/02
CPC分类号： G16C20/30 , G06N3/02
摘要： 본 발명은 타겟 단백질에 대한 화합물의 활성 여부를 예측하는 복수 개의 인공 신경망(Neural Network) 모델을 결합하여 학습시키고 예측하는, 복수의 인공신경망 모델 기반 단백질 결합 화합물의 활성 예측 시스템에 관한 것으로서, 단백질에 대한 화합물의 활성 데이터, 및, 단백질과 화합물의 3차원 형상 또는 3차원 구조 데이터를 저장하는 데이터관리 모듈; 자신만의 개별 신경망 모듈을 구비하고, 단백질 또는 화합물의 3차원 형상 데이터 또는 3차원 구조 데이터로부터 디스크립터를 추출하고, 추출한 디스크립터와 활성 데이터로 상기 개별 신경망 모델을 학습시키고, 학습된 개별 신경망 모델에 적용하여 출력되는 2차 학습용 결과 데이터를 저장하는 개별 신경망 모듈; 자신만의 통합 신경망 모듈을 구비하고, 각각의 개별 신경망 모듈에서 생성된 2차 학습용 결과 데이터를 통합하여 2차 학습데이터를 생성하고, 생성된 2차 학습데이터로 상기 통합 신경망 모델을 학습시키는 통합 신경망 모듈; 및, 질의 단백질과 질의 화합물에 대하여 상기 개별 신경망 모델 및 상기 통합 신경망 모델을 이용하여 활성을 예측하는 활성예측 모듈을 포함하는 구성을 마련한다.
상기와 같은 시스템에 의하여, 복수의 인공 신경망 모델을 이용하여 단백질과 화합물의 결합 정보를 학습하고 예측함으로써, 난이도가 높은 예측 문제에 대해서도 데이터에 따른 편향성을 줄이고 그 만큼 정확도를 높일 수 있다.

42. 发明专利

JPWO2019048965A1 物性予測方法および物性予測システム审中-公开
公开(公告)号：JPWO2019048965A1
公开(公告)日：2020-10-22
申请号：JPIB2018056409
申请日：2018-08-24
申请人：株式会社半導体エネルギー研究所
发明人：鈴木邦彦 , 瀬尾哲史 , 尾坂晴恵 , 道前芳隆
IPC分类号： G16C20/30
摘要：有機化合物の有する物性を誰でも簡便に精度良く予測することが可能な物性予測方法を提供する。また、有機化合物の有する物性を誰でも簡便に精度良く予測することが可能な物性予測システムを提供する。有機化合物の分子構造と物性の相関を学習させる段階と、前記学習の結果をもとに対象物質の分子構造から目的とする物性値を予測する段階とを有し、前記有機化合物の分子構造の表記方法として、複数種類のフィンガープリント法を同時に用いる有機化合物の物性予測方法および物性予測システムを提供する。

43. 发明专利

JP2022500766A 化学構造の性質を予測するための方法およびシステム审中-公开
公开(公告)号：JP2022500766A
公开(公告)日：2022-01-04
申请号：JP2021514314
申请日：2019-09-13
申请人：サイクリカインコーポレイテッド
发明人：ブレレトン・アンドリューエドワード , アルウォッシュ・サナ , マッキノン・スティーブンスコット , ソモディ・ジョーセフクリスティアンキャンベル , ウィンデムス・アンドレアス
IPC分类号： G06F16/9032 , G16C20/30
摘要：サンプル分子の特性を予測する方法は、多数の参照分子のそれぞれについて、多数のフィンガープリントおよび少なくとも1つの特性を取得することと、サンプル分子の多数のフィンガープリントを取得すること、を伴う。この方法はさらに、多数の参照分子のそれぞれについて、多数のフィンガープリントのそれぞれを使用して、サンプル分子までの距離を計算することと、多数の参照分子のそれぞれについて、サンプル分子までの距離に基づいて相対的な予測優性を判定することと、を伴う。この方法はまた、多数の参照分子のそれぞれについて、相対的な予測優性に基づいて適応度値を判定することと、多数の参照分子の少なくとも1つの特性および参照分子について取得された適応度値に基づいて、サンプル分子の少なくとも1つの特性を予測することと、を伴う。

44. 发明专利

JP6965517B2 高分子材料のシミュレーション方法有权
公开(公告)号：JP6965517B2
公开(公告)日：2021-11-10
申请号：JP2017004545
申请日：2017-01-13
申请人：住友ゴム工業株式会社
发明人：尾藤容正
IPC分类号： G16C20/30 , G01N33/44 , G16Z99/00

45. 发明专利

JPWO2020031671A1 材料記述子生成方法、材料記述子生成装置、材料記述子生成プログラム、予測モデル構築方法、予測モデル構築装置及び予測モデル構築プログラム审中-公开
公开(公告)号：JPWO2020031671A1
公开(公告)日：2021-08-12
申请号：JP2019028602
申请日：2019-07-22
申请人：パナソニックIPマネジメント株式会社
发明人：羽川令子 , 森川幸治 , 玉置洋正
IPC分类号： G16C20/30 , G16C60/00
摘要：材料の組成式を取得するステップ(S301)と、前記組成式から、母物質を示す式と、前記母物質に添加される1または複数の添加物を示す1または複数の式を含む添加物リストとを生成するステップ(S302)と、前記母物質を示す式及び前記添加物リストに対応する、前記材料の所定の特性値の予測に必要な複数の記述子を算出するステップ(S304)と、前記複数の記述子を統合した材料記述子を出力するステップ(S305)とを含み、前記材料記述子は、前記材料の前記所定の特性値を予測する予測モデルに入力される、材料記述子生成方法。

46. 发明专利

JP2021077187A 入力データ生成システム、入力データ生成方法、及び入力データ生成プログラム审中-公开
公开(公告)号：JP2021077187A
公开(公告)日：2021-05-20
申请号：JP2019204472
申请日：2019-11-12
申请人：昭和電工マテリアルズ株式会社
发明人：花岡恭平
IPC分类号： G06N20/00 , G06N3/02 , G16C20/30
摘要：【課題】複数種類の成分を混合する多成分物質の立体構造が明らかでない場合であっても、多成分物質の特性を高精度に予測させること。【解決手段】入力データ生成システム10は、少なくとも1つのプロセッサを備え、少なくとも1つのプロセッサが、第1の分子に対応した分子グラフを特定する第1の分子グラフデータと、第2の分子に対応した分子グラフを特定する第2の分子グラフデータと、第1の分子及び第2の分子の混合率を表す混合率データとの入力を少なくとも受け付け、第1の分子グラフデータと第2の分子グラフデータとを少なくとも組み合わせて合成分子グラフデータを生成し、合成分子グラフデータを特徴ベクトルに変換し、特徴ベクトルに混合率データを反映することにより機械学習用の入力データを生成する。【選択図】図2

47. 发明专利

KR102233784B1 KR102233784B1 - Drug monitoring tool 有权
公开(公告)号：KR102233784B1
公开(公告)日：2021-03-29
申请号：KR1020197024563A
申请日：2018-01-23
申请人： 샤이어 휴먼 지네틱 테라피즈 인크.
发明人： 마이클 넬슨 , 로만 피클러 , 제럴드 스팟츠
IPC分类号： G16H20/10 , G06N7/00 , G09C5/00 , G16B40/00 , G16B50/00 , G16C20/30 , G16C20/90 , G16H10/60 , G16H50/30 , H04L9/06
CPC分类号： G16H20/10 , G06N7/005 , G09C5/00 , G16C20/30 , G16H10/60 , G16H50/30 , G16H50/50 , H04L9/0637 , G16B40/00 , G16B50/00 , G16C20/90
摘要： 본 개시내용의 실시예들은 약물 모니터링 툴에 관한 것이다. 약물 모니터링 툴은 데이터 수신기 및 대화형 사용자 인터페이스를 포함한다. 데이터 수신기는 환자의 약동학적(PK) 프로파일을 수신하도록 구성된다. 대화형 사용자 인터페이스는 환자의 시변 치료 혈장 단백질 레벨을 환자에게 디스플레이하도록 구성된다. 시변 치료 혈장 단백질 레벨은 응고 인자 VIII의 투여량 및 환자의 PK 프로파일에 기초한다.

48. 发明专利

KR20210031197A KR20210031197A - Implementation and Interpretation method for 3-D molecules on the graph convolutional network 审中-公开
公开(公告)号：KR20210031197A
公开(公告)日：2021-03-19
申请号：KR1020190112855A
申请日：2019-09-11
申请人： 한국과학기술원
发明人： 최인성 , 조현철
IPC分类号： G16C20/30 , G06N3/02
CPC分类号： G16C20/30 , G06N3/02
摘要： 본 발명은 그래프 합성곱 신경망(GCN; graph convolution network)을 이용한 3차원 분자의 구현 및 해석 방법으로, 본 발명에 따른 방법은 분자를 이루는 원자 수가 N이고 원자레벨 특성 수가 M일 때, 분자를 이루는 각 원자의 특성을 포함하는 NxM 행렬인 특성 행렬(feature matrix); 그래프 토폴로지를 유지하는 NxN 대칭 행렬인 인접 행렬(adjacency matrix); 및 원자간 상대적 위치 벡터를 나타내는 NxNx3 행렬인 위치 행렬(position matrix);를 포함하는 행렬 셋(set)에 의해 분자 그래프가 3차원 유클리드 공간으로 도입(embedded)된다.

49. 发明专利

KR20210031122A KR20210031122A - Characteristic evaluation method of polymer 审中-公开
公开(公告)号：KR20210031122A
公开(公告)日：2021-03-19
申请号：KR1020190112672A
申请日：2019-09-11
申请人： 주식회사 엘지화학
发明人： 서영미 , 김경훈 , 김승하
IPC分类号： G16C20/30 , G06F17/18
CPC分类号： G16C20/30 , G06F17/18
摘要： 본 발명은 고분자의 특성 평가 방법에 관한 것으로서, 15 종 이상의 고분자를 그룹핑하는 단계(S10); 상기 그룹핑된 고분자 각각에 대해서 분자동역학을 이용하여 파단 신율 값을 측정하는 단계(S20); 상기 그룹핑된 고분자 각각에 대하여 (S20) 단계에서 측정된 파단 신율 값을 하기 수학식 1에 대입하여 선형 회귀 분석법을 통해 C
1 내지 C
4 를 도출하는 단계(S30); 및 상기 (S10) 단계에서 그룹핑되지 않은 고분자에 대하여 하기 수학식 1을 이용하여 파단 신율 값을 예측하는 단계(S40)를 포함하는 고분자의 특성 평가 방법을 제공한다.
[수학식 1]
파단 신율 값 = C
1 x
1 + C
2 x
2 + C
3 x
3 + C
4
상기 수학식 1에서, x
1 은 고분자를 이루는 단량체의 형태 이방성 값이고, x
2 는 고분자를 이루는 단량체의 쌍극자 모멘트 값이며, x
3 은 고분자의 분자량 값이다.

50. 发明专利

JP2021005345A 拡散経路の探索方法审中-公开
公开(公告)号：JP2021005345A
公开(公告)日：2021-01-14
申请号：JP2019120369
申请日：2019-06-27
申请人：住友金属鉱山株式会社
发明人：西原泰孝
IPC分类号： G06F30/10 , G06F30/20 , G16C20/30
摘要：【課題】結晶内における原子の拡散経路を効率的に探索することができる拡散経路の探索方法を提供する。【解決手段】拡散経路探索に用いる結晶に含まれる、複数の原子の位置を設定する初期構造設定工程と、前記初期構造設定工程で位置を設定した、複数の前記原子を用いて分子動力学計算を行う計算工程と、前記計算工程で得られた、複数の前記原子の座標データについて主成分分析を行い、複数の前記原子が動きやすい方向を求める分析工程と、前記分析工程の結果から、複数の前記原子が動きやすい方向に位置する構造モデルを複数作成する構造モデル作成工程と、前記構造モデル作成工程で作成した複数の前記構造モデルから、原子の拡散経路を探索する拡散経路探索工程と、を有する拡散経路の探索方法を提供する。【選択図】図2

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