(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
化合物の歪みエネルギーを計算して安定な３次元構造式を求める装置において、
前記化合物の構造に関するデータを遺伝子情報として、化学的に安定な原子配置に対応する複数の染色体を生成する染色体生成手段と、
該複数の染色体の各々が表す構造における原子または結合の重なりをチェックし、重なりが生じているときにはその対応する染色体を取り除く重なりチェック手段と、
前記重なりの生じている染色体を除く前記複数の染色体の任意の２つの前記遺伝子情報を比較して、類似性の高い染色体を取り除く染色体除去手段と、
残された染色体が表す構造を２つ以上の部分構造に分割して、該２つ以上の部分構造の各々の歪みエネルギーを求め、大きな歪みエネルギーを持つ部分構造の前記遺伝子情報に突然変異操作を施す突然変異操作手段と
を備えることを特徴とする化合物解析装置。
【請求項２】
前記染色体生成手段は、前記化合物に含まれる回転自由な結合に関する原子をねじれ型に配置して前記化学的に安定な原子配置を求め、該回転自由な結合の結合軸に関する回転角データを前記遺伝子情報としてコーディングして、前記複数の染色体を生成することを特徴とする請求項１記載の化合物解析装置。
【請求項３】
前記重なりチェック手段は、分子力学を用いた計算により、前記原子または結合の重なりをチェックすることを特徴とする請求項１記載の化合物解析装置。
【請求項４】
前記染色体除去手段は、前記複数の染色体の任意の２つの遺伝子情報を用いた計算により、該２つの染色体の間の類似度を算出し、該類似度が設定値以上のときに該２つの染色体のうちの一方を取り除き、
前記突然変異操作手段は、残された染色体を用いて遺伝子操作を行うことを特徴とする請求項１記載の化合物解析装置。
【請求項５】
前記突然変異操作手段は、前記２つ以上の部分構造の各々が回転自由な結合を少なくとも１つ含むように、前記残された染色体が表す構造を分割することを特徴とする請求項１記載の化合物解析装置。
【請求項６】
前記突然変異操作手段は、前記残された染色体が表す構造の切断箇所に仮想的な原子を配置して、分子力学を用いた計算により前記２つ以上の部分構造の各々の歪みエネルギーを算出することを特徴とする請求項１記載の化合物解析装置。
【請求項７】
前記突然変異操作手段は、前記２つ以上の部分構造のうち歪みエネルギーが最も大きい部分構造に含まれる回転自由な結合の結合軸に関する回転角データを変更して、新たな遺伝子情報を持つ染色体を生成することを特徴とする請求項１記載の化合物解析装置。
【請求項８】
前記突然変異操作手段は、前記歪みエネルギーが最も大きい部分構造に含まれる回転自由な結合の結合軸のまわりの原子配置がねじれ型配置になるように、前記回転角データを変更することを特徴とする請求項７記載の化合物解析装置。
【請求項９】
化合物の歪みエネルギーを計算して安定な３次元構造式を求める装置において、
前記化合物の構造に関するデータを遺伝子情報として、化学的に安定な原子配置に対応する染色体を生成する染色体生成手段と、
該染色体が表す構造を２つ以上の部分構造に分割する分割手段と、
前記２つ以上の部分構造の各々の歪みエネルギーを求める歪エネルギー算出手段と、
大きな歪みエネルギーを持つ部分構造の前記遺伝子情報に突然変異操作を施して、前記化合物の最安定な３次元構造式を探索する突然変異操作手段と
を備えることを特徴とする化合物解析装置。
【請求項１０】
前記分割手段は、前記２つ以上の部分構造の各々が回転自由な結合を少なくとも１つ含むように、前記染色体が表す構造を分割し、
前記突然変異操作手段は、前記２つ以上の部分構造のうち歪みエネルギーが最も大きい部分構造に含まれる前記回転自由な結合の結合軸に関する回転角データを変更して、新たな遺伝子情報を持つ染色体を生成することを特徴とする請求項９記載の化合物解析装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【産業上の利用分野】
本発明は化学および薬学の分野に係り、薬物等の化合物の構造を解析し、その安定な３次元構造式を求める化合物解析装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
化学および薬学の分野において、化合物分子の３次元安定構造（特にグローバルミニマ）を求めることは非常に重要な作業の１つである。薬物等の化合物の最安定構造式の計算により、その活性や様々な物性を予測することが可能になる。
【０００３】
産業上においては、化合物研究の際その原データを求める為に３次元構造の解析が行われることが多い。一般に、化合物は３次元空間内で様々な形をとることができるが、現実的にはただ１つまたは数個の安定な３次元構造の間を入れ代わり変化している。このような化合物を対象とした場合、まず実際に存在しているであろう化合物の３次元的形態を求め、その形を出発点として研究を行う必要がある。ところが、実在している化合物の分子は他の分子との相互作用等の外的影響を受けているため、その出発点の３次元構造式を正確に求めることはほとんど不可能である。
【０００４】
しかし、化合物が真空中に常温かつ単体で存在するという理想状態を考えると、歪みエネルギーを算出することにより、安定な３次元構造式を求めることが可能になる。また、多くの化合物において、歪みエネルギーの少ない安定な３次元構造式を求めることは様々な研究の出発点となるものである。
【０００５】
化合物の３次元安定構造式を求める従来の解析方法としては、分子力学法や分子軌道法がある。
分子力学法は、化合物の原子と原子間の結合とを基本とし、古典的なニュートン力学を適用して化合物の歪みエネルギーを計算する方法である。この方法では、歪みエネルギーを減少させるように化合物の３次元的な形状を変化させて、安定構造式を求めている。分子力学法における化合物の歪みエネルギーＥは次式で与えられる。
【０００６】
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分子軌道法は、化合物の電子雲の状態を基本とし、その電子雲の重なり状態を計算して化合物の３次元的形状を調整していく方法である。この方法では、電子雲の状態を表す関数をΨ、歪み部分のハミルトニアンをＨとすると、歪みエネルギーＥは次式で与えられる。
【０００７】
Ｅ＝ＨΨ                                                    …（２）
この場合、一般的にはＭＯＰＡＣやＧＡＵＳＳＩＡＮ等の分子軌道法プログラムを用いて化合物の安定構造式を求めている。
【０００８】
このような従来の解析方法では、化合物を構成する原子間の結合軸のうち回転自由な結合軸（自由結合軸）を取り出し、取り出した各結合軸の回りに原子を少しずつ（例えば１０度ずつ）回転させた形状（配座）の歪みエネルギーを計算していた。
【０００９】
図１８は、簡単な化合物の原子と結合軸の関係を示している。図１８（ａ）に示す化合物は原子Ａ、Ｂと結合軸ＡＸ１から構成されている。この時、原子ＡおよびＢは結合軸ＡＸ１に固定されているのではなく、ちょうど車の車輪とおなじような感じで繋がっており、結合軸ＡＸ１のまわりに自由に回転できると考えて構わない。
【００１０】
図１８（ｂ）に示す化合物の場合、結合軸ＡＸ２のまわりにその両端の原子Ａ、Ｂが回転できるが、図１８（ｃ）に示す化合物の場合、原子Ａと原子Ｃとが結合されているために結合軸ＡＸ３のまわりの回転が束縛される。図１８（ａ）の結合軸ＡＸ１や図１８（ｂ）の結合軸ＡＸ２のように、その両端の原子または部分構造が回転可能なとき、その結合軸を回転可能な結合軸、あるいは回転自由な結合軸と呼ぶ。
【００１１】
このような回転自由な結合軸は一般に化合物分子の中に複数存在し、各々の回転自由な結合軸のまわりの回転により得られる形状のすべての組み合わせを考慮する必要がある。そして、これらの組み合わせの中から歪みエネルギーが最小となる配座を求め、その化合物の最安定な３次元構造式を決めていた。
【００１２】
【発明が解決しようとする課題】
上述のような従来の分子力学法や分子軌道法は、化合物の構造式が比較的リジッドで回転等の自由度が高くないときに極めて有効な手法であり、それらの化合物の大部分について正確な３次元安定構造式を算出することができる。しかしながら、このような従来の最適化手法には以下のような問題点がある。
【００１３】
歪みエネルギーのローカルミニマ（極小値）が探し出され、真の目的であるグローバルミニマ（最小値）の情報が得られない。したがって、歪みエネルギーの極小点における化合物構造式は求められるが、目的とする最小点での化合物構造式を求めることはほとんど不可能である。
【００１４】
現存する化合物の安定構造を求めるアプローチ（アルゴリズム）では、基本的に最安定構造（最小点における構造）を直接求めることができない。これは、現在のアプローチは全て歪みエネルギーのエネルギーマップの局所のみを観察し、その結果に従って周辺上で相対的に安定な位置を探し出すという処理を繰り返しているためである。
【００１５】
このようなアプローチでは、図１９に示すように解析の出発点と最安定点（最小点）とが近接していて、出発点のまわりに他の極小点がない場合にのみ、その最安定点を探し出すことが可能になる。これに対して、図２０に示すように出発点の近くにいくつかの極小点があり、最安定点が出発点から離れている場合は、これらのアプローチにより最安定点を直接発見することが困難となる。これは、解析の途中でエネルギーマップ上の極小点の部分に落ち込み、最終目的である最安定点に到達するのが難しいからである。
【００１６】
特に化合物中に自由に回転する結合軸が多数存在し、したがって化合物構造自体の自由度が高い場合には多数の極小点が存在するため、最安定点に到達することはますます困難になる。
【００１７】
また、解析対象の回転の異なる化合物分子（配座異性体）を発生するとき、単に回転自由な結合軸の回りに一定角度ずつ回転させると、このような結合軸が多数ある場合には天文学的な数の配座異性体が発生する。これは、歪みエネルギーを求める対象となる配座異性体の数が、１つの回転自由な結合軸のまわりの回転位置の数の巾乗に従って急速に増大するためである。
【００１８】
例えば、１つの回転自由な結合軸のまわりに１０度ずつ回転させたならば、その結合軸を中心として３６個の配座異性体が発生する。このとき、回転自由な結合軸の数をｎとすると配座異性体の総数は３６ｎ  となる。ちなみに配座異性体の総数は、ｎ＝２のとき３６２  ＝１２９６となり、ｎ＝３のとき３６３  ＝４６６５６となり、ｎ＝４のとき３６４  ＝１６７９６１６となり、ｎ＝５のとき３６５  ＝６０４６６１７６となる。ｎが大きくなるとスーパーコンピュータといえども最安定構造式の算出に何百年もかかってしまう。
【００１９】
今、仮に１つの配座異性体の歪みエネルギー算出に０．０１秒かかるとすると、５個の回転自由結合を持った化合物の歪みエネルギーの計算には約１週間かかることになる。通常の化合物では回転自由な結合軸を数個持つのは常識であり、なかには１０〜数十個持つような化合物も存在する。ちなみに１０個だけ回転自由な結合軸を持てば、その化合物の歪みエネルギー計算には約１２０万年かかることになる。
【００２０】
回転自由な結合軸の数が１０個以下であっても、精度を上げるべく回転角のピッチをより小さくとればさらに時間がかかることになる。このようなレベルになれば配座異性体の数はもはや天文学的レベルを越えてしまい、その探索過程でＣＰＵ時間を取り過ぎるので、現存する計算機のレベルでは事実上計算不可能である。
【００２１】
ここで、従来の方法のように歪みエネルギーのローカルミニマに落ち込むことを避けるために、探索手法として遺伝的アルゴリズムを採用することが考えられる。これは、遺伝的アルゴリズムの特徴であるグローバルミニマを探し出す可能性が高いという利点を利用するものである。
【００２２】
しかしながら、化合物の配座解析に遺伝的アルゴリズムを適用する際には次のような問題が生じる。
（１）配座異性体を発生させるのに、従来のアプローチのように回転自由な結合軸まわりに一定の回転角ずつ強制的に回転させる方法では、化学的に何ら工夫がなく、また精度をあげるべく回転角を小さくすると天文学的な数の配座異性体が発生する。
（２）計算機上で仮想的に作りだされる化合物の配座異性体は、必ずしも３次元的に正しい構造を持つとは限らない。化合物によっては３次元空間内で原子同士が重なりあったり、結合軸が重なったりして、実際にはあり得ない３次元構造式の化合物も生成されることがある。このような現実に存在し得ない化合物を排除する必要がある。
（３）遺伝的アルゴリズムを実行するとき、交叉等の操作の対象となる２つ以上の染色体が必要である。これらの操作対象となる染色体は、一般に互いの遺伝子構造が類似していない方が望ましい。
【００２３】
しかし、配座解析という特性を考えたとき、交叉等の適用対象となる低歪みエネルギーの配座異性体は互いにその構造が似てくることが多い。この事実を考慮せずに単純に低歪みエネルギーの配座異性体（染色体）を用いて遺伝的アルゴリズムを適用しても良好な解析結果が得られる可能性は低い。染色体の構造が似ているときは、交叉等を行っても新たな展開、すなわち、新たに形成される染色体の歪みエネルギー等の特性に大きな変化（改善）を期待することはできないからである。
【００２４】
したがって、遺伝的アルゴリズムを効率良く実行する上では、適用対象となる染色体の選択に工夫が必要となる。
（４）交叉の結果得られた配座異性体がローカルミニマに落ち込んでおり、最安定な配座異性体ではないとき、一般的には突然変異等の処置を行う。この突然変異により、それまでとは全く異なる系列の染色体（配座異性体）を発生させてローカルミニマからの脱出を試みる。ここで、突然変異が発生するということは、突然変異の起こった後の染色体はその前の親染色体と構造が大きく異なることを意味する。
【００２５】
このとき、突然変異前の染色体において良性の特性を持つ部分は保存し、悪性の特性を持つ部分は良性のものに変化させることが望ましい。例えば、遺伝的アルゴリズムで一般的に行われているように、単に乱数等を用いて染色体上で無作為に突然変異を発生させるのは、子孫の繁栄という観点から好ましくない。また、ここで目的としている配座解析においても良好な解を得ることは期待できない。
【００２６】
したがって、突然変異を起こす場所の選択は、遺伝的アルゴリズムを実行する上で非常に重要なものとなり、解析目的に応じて何らかの工夫がないと良い結果が得られない。
【００２７】
本発明は、化学および薬学の分野において、化合物の安定な構造式を効率よく求める化合物解析装置を提供することを目的とする。より詳しくは、遺伝的アルゴリズムを用いて計算機による化合物の３次元安定構造式の計算を高速化することを目的とする。
【００２８】
【課題を解決するための手段】
本発明は、化合物の歪エネルギーを計算して、その安定な３次元構造式を求めるための化合物解析装置である。
【００２９】
図１は、本発明の化合物解析装置の原理を示すフローチャートである。
図１において処理が開始されると、まず化合物の構造に関するデータを遺伝子情報として、化学的に安定な原子配置に対応する複数の染色体を生成する（ステップＳ１）。
【００３０】
次に、上記複数の染色体の各々が表す構造における原子または結合の重なりをチェックし、重なりが生じているときにはその対応する染色体を取り除く（ステップＳ２）。
次に、上記重なりの生じている染色体を除く上記複数の染色体の任意の２つの遺伝子情報を比較して、類似性の高い染色体を取り除く（ステップＳ３）。
【００３１】
次に、残された染色体が表す構造を２つ以上の部分構造に分割し（ステップＳ４）、それらの部分構造の各々の歪みエネルギーを求め（ステップＳ５）、大きな歪みエネルギーを持つ部分構造の遺伝子情報に突然変異操作を施す（ステップＳ６）。
【００３２】
これにより、化合物の最安定な３次元構造式を探索して、終了条件が成立すれば処理を終了する。
ステップＳ１においては、化合物に含まれる回転自由な結合に関する原子をねじれ型に配置して化学的に安定な原子配置を求め、その回転自由な結合の結合軸に関する回転角データを上記遺伝子情報としてコーディングして、上記複数の染色体を生成する。
【００３３】
ステップＳ２においては、上記複数の染色体の各々が表す構造において、原子または結合に重なりが生じているとき、対応する染色体を取り除く。
ステップＳ３においては、上記複数の染色体の任意の２つの遺伝子情報を用いた計算により、それらの２つの染色体の間の類似度を算出し、２つの染色体の類似性が高いときに一方の染色体を取り除く。そして、残された染色体を用いて遺伝子操作を行う。
【００３４】
ステップＳ４においては、上記２つ以上の部分構造の各々が回転自由な結合を少なくとも１つ含むように、上記残された染色体が表す構造を分割する。
ステップＳ６においては、上記２つ以上の部分構造のうち歪みエネルギーが最も大きい部分構造に含まれる回転自由な結合の結合軸に関する回転角データを変更して、新たな遺伝子情報を持つ染色体を生成する。
【００３５】
【作用】
化合物の構造に関するデータを遺伝子情報として用いて、化学的に安定な原子配置に対応する染色体が生成され、遺伝子アルゴリズムにおける初期の染色体となる（ステップＳ１）。化学的に不安定な染色体が初期の染色体集団に含まれないので、遺伝子アルゴリズムによる探索の効率が良くなり、計算時間の大幅な短縮と精度の向上を実現できる。。
【００３６】
特にステップＳ１において、化合物に含まれる回転自由な結合に関する原子を化学的に意味のあるねじれ型に配置することにより、無意味な配座異性体を表す染色体を初期集団から排除し、初期染色体の数を抑えることができる。
【００３７】
このねじれ型配置は、配座異性体を回転自由な結合軸のまわりに回転させるとき、化合物をより安定な形に定性的に配置したものである。これは、結合を形成するその両端の原子から出ている他の結合同士を、互いに重なり合わないように配置するアプローチである。
【００３８】
もし、配座異性体を回転自由な結合軸のまわりに機械的に回転させて、初期の配座異性体を発生させるならば、発生される配座異性体の数は膨大なものとなりやすく、また化学的に意味のないアプローチとなる。
【００３９】
また、各染色体が表す構造における原子または結合の重なりをチェックすることにより、現実にはありえない異常な構造の化合物を取り除くことが可能になる（ステップＳ２）。
【００４０】
生成された染色体は、計算機により仮想的に発生されたものである。したがって、実際には存在し得ない構造を持つ配座異性体を表すものも含まれ得る。これらの染色体を解析対象に加えることは、意味のないノイズデータを増やすことになる。
【００４１】
このような存在し得ない配座異性体とは、例えば３次元空間内で原子や結合の重なりを起こしている構造を持つものである。遺伝的アルゴリズムの実行過程において原子や結合の重なりをチェックすることにより、こうした異常な配座異性体をダイナミックに解析対象の染色体群から取り除くことができる。これにより、化合物解析の効率が向上し計算が高速化される。
【００４２】
ここでは、例えば配座異性体の３次元座標データを用いて、原子や結合の重なりがチェックされる。
また、解析対象の染色体群から類似性の高い染色体を取り除くことにより、遺伝子操作の効率が高まる（ステップＳ３）。
【００４３】
一般に、交叉等の遺伝子操作の対象となる染色体群は、その遺伝子構造が互いに似ていないものが望ましい。ここでは、任意の２つの染色体が持つ遺伝子情報の間の類似性がチェックされ、解析対象となる染色体として、互いにその構造が似ていないものが残される。
【００４４】
特にステップＳ３において、遺伝子情報を用いた計算により２つの染色体の間の類似度を算出すれば、機械的に２つの染色体の類似性を求めることができる。例えば、交叉や突然変異操作等の対象として取り出された染色体間の類似度をあらかじめ決められた計算式により算出し、その類似度の値の大きな２つの染色体のいずれか一方を取り除き、代わりに類似度の低い染色体を解析対象としてノミネートする。
【００４５】
このような処理により、遺伝的アルゴリズムにおける解候補である染色体群の多様性が高まり、グローバルミニマを見出す可能性を高く維持することができる。
【００４６】
また、染色体が表す配座異性体の構造を２つ以上の部分構造に分割し、それらのうち最も歪みエネルギーの高い部分構造を特定し、その内部構造に対応する遺伝子情報に突然変異を発生させる（ステップＳ４、Ｓ５、Ｓ６）。これらの処理により、突然変異操作の実行効率が向上する。
【００４７】
遺伝的アルゴリズムにおいては、突然変異操作を施すことで全く新たな進展を迎えることが可能となる。しかし、突然変異を無作為に染色体上の適当な位置に発生させていては処理の効率が悪くなる。
【００４８】
突然変異操作においては、染色体中の良性の部分の遺伝子を残し、悪性の部分の遺伝子に突然変異を発生させるのが理想的である。ここでは、良性の部分の遺伝子とは歪みエネルギーを小さくする効果を持つものであり、悪性の部分の遺伝子とは歪みエネルギーを大きくする効果を持つものであると考えられる。
【００４９】
そこで、配座異性体中の部分構造について、歪みエネルギーの小さなものと大きなものとを区別し、歪みエネルギーの大きなものの遺伝子情報を変化させることにより、効率的な突然変異が行われる。
【００５０】
特にステップＳ４において、各部分構造が回転自由な結合を少なくとも１つ含むように分割し、ステップＳ６において、歪みエネルギーが最も大きい部分構造に含まれる回転自由な結合の結合軸に関する回転角データを変更することにより、その結合軸のまわりの原子配置が変化する。したがって、ローカルミニマを抜け出してグローバルミニマを見出す可能性が高くなる。
【００５１】
化合物の配座解析に単に遺伝的アルゴリズムを適用するのではなく、上述のように、化学の分野に遺伝的アルゴリズムを適用する時に生じるであろう種々の問題を解決する工夫を行うことにより、実用性の高い化合物解析方法が得られる。
【００５２】
遺伝的アルゴリズムを用いることで、化合物の３次元構造に関するグローバルミニマを発見する可能性が高まり、対応する最安定構造式を得ることが期待される。これは、遺伝的アルゴリズムが他の最適化手法よりグローバルミニマを探し出す可能性が高いという特性を持つためである。この特性を配座解析に利用すれば、ローカルミニマへの落ち込みを回避することができる。
【００５３】
【実施例】
以下図面を参照しながら、本発明の実施例について詳細に説明する。
図２は、本発明による化合物解析装置の一構成図である。図２において、ＣＰＵ（中央処理装置）１は、入出力ターミナル２から入力されるパラメータにしたがって遺伝的アルゴリズムにより複数の配座異性体を生成し、それらの歪みエネルギーを計算する。メモリ３は、上記パラメータの値や、ＣＰＵ１からバス４を介して転送される配座異性体の染色体データ、歪みエネルギーの値等を保持する。化合物の配座解析が終了すると、ＣＰＵ１は得られた配座異性体のうち歪みエネルギーが最も小さいものの３次元構造式を最安定な解として入出力ターミナル２に出力する。
【００５４】
次に、化合物のねじれ型配置について説明する。ねじれ型配置とは、１つの結合を形成する両端の２つの原子から出ている他の結合の特定の向きに関する。
図３は、ねじれ型配置をとる化合物分子の３次元構造の一例を示している。図３の分子は原子Ａ０、Ｂ０、および置換基Ａ１、Ａ２、Ａ３、Ｂ１、Ｂ２、Ｂ３から成っている。このうちの２つの原子Ａ０とＢ０を結ぶ結合を、その結合軸の延長上にある視点から眺めたとき、原子Ａ０、Ｂ０から出ている他の結合軸の向きは図４に示すようになる。
【００５５】
図４のねじれ型配置の模式図からわかるように、原子Ａ０に結合している置換基Ａ１、Ａ２、Ａ３の結合軸の向きと、原子Ｂ０に結合している置換基Ｂ１、Ｂ２、Ｂ３の結合軸の向きが、互いに重なりあわないようになっている。これが、化合物の静的な安定構造を与える要因の１つになる。化合物が安定するには３次元空間内で全ての原子が分散している状態が理想的であり、原子同士が互いに重なりあったり、接近していると安定な状態とは言えない。
【００５６】
ねじれ型配置に対する他の配置として、図５に示すような重なり型配置がある。図５では、原子Ａ０に結合している置換基Ａ１、Ａ２、Ａ３と、原子Ｂ０に結合している置換基Ｂ１、Ｂ２、Ｂ３とが３次元空間内で互いに接近した位置にある。このとき、個々の置換基は空間的に互いに接近しているため反発エネルギーが大きくなり、安定構造からはかけ離れた構造となる。
【００５７】
このように、化合物を構成する原子等の配置が問題になるのは、結合を挟む両側の原子が互いに自由に回転できる場合である。
本発明は化合物の配座解析に遺伝的アルゴリズムを用いることを特徴とする。遺伝的アルゴリズムとは生体における遺伝のメカニズムをシミュレートするもので、工学的には最適化問題等の解決に利用されている。このアプローチにおいては、解析対象を線形の染色体の形に変換し、その染色体に対して様々な操作（演算）を加えて、新たな最適点を探し出す。
【００５８】
遺伝的アルゴリズムにおいて染色体に施す一般的な操作には、図６、７、８に示すようなものがある。図６、７、８において、各短冊は１つの染色体を表し、各短冊内の枡目は遺伝子座を表す。また、各枡目の白黒のパターンは様々な染色体の遺伝子情報を表す。
【００５９】
図６は、選択操作の一例を示している。図６においては、解析対象の複数の染色体ＣＨＲ１、ＣＨＲ２、ＣＨＲ３、ＣＨＲ４から１つの染色体ＣＨＲ３が選択され、取り出される。
【００６０】
図７は、交叉操作の一例を示している。図７においては、２本の染色体ＣＨＲ１、ＣＨＲ２のＸで示される位置を交叉ポイントとして、その右側の遺伝子が入れ換えられ、染色体ＣＨＲ１′、ＣＨＲ２′が生成される。
【００６１】
図８は、突然変異操作の一例を示している。図８においては、染色体ＣＨＲ１上のＭで示される位置の遺伝子が異なる他の遺伝子に変更され、染色体ＣＨＲ１″が生成される。
【００６２】
次に、図９から図１３までを参照しながら、ＣＰＵ１による配座解析処理について説明する。
図９、１０、１１は、本実施例の配座解析処理のフローチャートである。ここでは、各配座異性体は３次元構造に関する情報をコーディングした染色体により表される。
【００６３】
図９においては、まず配座解析処理の準備として、繰り返し回数Ｒ、最初に発生する配座異性体数Ｎ、選択される上位配座異性体数ｎ、交叉ポイント数Ｃおよびそれらの位置の指定、突然変異時のグループ数Ｍおよび各グループの指定、突然変異時のねじれ型配置の数Ｏ、類似度上限値Ｓが設定される。これらの設定は、例えば入出力ターミナル２からユーザにより入力され、メモリ３に保持される。
【００６４】
繰り返し回数Ｒは、遺伝的アルゴリズムの実行回数に関するパラメータで、一般的にはトライアンドエラー的にユーザがこれを設定する。ここでは、例えばＲ＝１００に設定しておく。
【００６５】
最初に発生する配座異性体数Ｎは、解析対象として保持する染色体の数であり、ここでは例えばＮ＝１０００に設定しておく。
選択される上位配座異性体数ｎは、歪みエネルギーの小さい順に上位から取り出す染色体の数であり、ここでは例えばｎ＝１０に設定しておく。
【００６６】
交叉ポイント数Ｃは、交叉操作のために切断する染色体上の切断位置の数であり、ここでは例えばＣ＝３に設定しておく。また、交叉ポイントの位置は、例えば交叉対象となる染色体上の遺伝子座の識別番号を用いて、（４，９，１５）のように指定される。そして、指定された遺伝子座の左側または右側のいずれか片方の境界を交叉ポイントとすることをあらかじめ決めておく。
【００６７】
突然変異時のグループ数Ｍは、突然変異操作の対象となる染色体上に設ける遺伝子のグループの数であり、ここでは例えばＭ＝３に設定しておく。また、各グループに属する遺伝子は、例えば染色体上の遺伝子座の識別番号を用いて、（１〜６，７〜１３，１４〜２１）のように指定される。これは、１番目から６番目までの遺伝子、７番目から１３番目までの遺伝子、１４番目から２１番目までの遺伝子をそれぞれ１つのグループとすることを意味する。
【００６８】
突然変異時のねじれ型配置の数Ｏは、突然変異操作の際に１つの回転自由な結合について生成するねじれ型配置の数であり、ここでは例えばＯ＝３に設定しておく。
【００６９】
類似度上限値Ｓは、２つの染色体の間の類似度の値に課される上限値であり、ここでは例えばＳ＝９８％に設定しておく。類似度がＳ以上となる場合はどちらか一方の染色体が解析対象から除かれる。
【００７０】
以上の初期設定の後、ＣＰＵ１は以下の順序で処理を行う。
まず、最初に用いる化合物の３次元構造式を設定する（ステップＳ１１）。これは化合物の初期３次元座標データである。最初の配座異性体はこの初期３次元座標データを用いて発生する。ここでは、Ｘ線回析やＮＭＲ（ｎｕｃｌｅａｒ  ｍａｇｎｅｔｉｃｒｅｓｏｎａｎｃｅ：核磁気共鳴）等から得られた実験データ、または分子力学法や分子軌道法により得られた計算結果等により３次元座標データを得る。
【００７１】
次に、解析対象となる複数の配座異性体生成のための準備を行う。具体的には、ステップＳ１１で得た化合物の３次元構造式の中から、配座異性体を創出するために必要な回転自由な結合の情報を取り出す（ステップＳ１２）。そして、取り出した回転自由な結合の情報を基にして、ねじれ型配置による配座異性体を創出し、その回転自由な結合軸のまわりの回転に関するデータを染色体上にコーディングする（ステップＳ１３）。
【００７２】
化合物の一般的特性より、例えば図３の化合物のように、４本の結合を持つ原子（Ａ０、Ｂ０）で構成される回転自由な結合に関して、ねじれ型配置は３種類しか存在しない。これらの３種類の配置は、図４のねじれ型配置において、原子Ｂ０を回転自由な結合軸（Ａ０とＢ０の間の結合軸）のまわりに１２０度、および２４０度回転させて得られる。
【００７３】
したがって、１つの回転自由な結合軸について３種類のねじれ型配置の配座異性体を創出することが可能である。これら３種類以外の配座異性体は化学的にはあまり重要な意味を持たない形状を持つので、配座解析の目的のためにはこれらの３種類の配座異性体のみで十分である。
【００７４】
化合物に含まれる回転自由な結合の数をｒ、１つの回転自由な結合軸について存在するねじれ型配置の数をＱとすると、ここで生成される染色体の数はＱｒ  となる。例えばｒ＝５、Ｑ＝３のときは、Ｑｒ  ＝３５  ＝２４３である。
【００７５】
次に、構造的に異常な化合物がないかどうかチェックする（ステップＳ１４）。ここでは、ステップＳ１３で創出された染色体が表す３次元構造式の原子／結合間における空間的重なりを、分子力学等を用いてチェックし、重なりの発生している化合物を取り除く。
【００７６】
化合物は原子と原子間の結合より形成されている。原子と結合は３次元空間内である体積を持っているが、ＣＰＵ１による３次元構造式を変化させる計算において、原子や結合の位置が変化して化合物の形が変わってくると、原子や結合の重なりを頻繁に起こす場合がある。このような実際に存在し得ない化合物は排除する必要がある。
【００７７】
ステップＳ１３で創出された配座異性体は、ねじれ型配置になるように回転自由な結合軸のまわりに仮想的に回転させて得られるものである。その結果、原子や原子間結合の重なり合いが生じている可能性がある。現実には、３次元空間内で原子同士や結合が重なった分子はあり得ないので、これらに相当する染色体があれば、ここで解析対象から取り除く。
【００７８】
次に、初期配座異性体のデータセットを作成する（ステップＳ１５）。ステップＳ１４の処理の後、残った染色体の数が指定された染色体の数Ｎよりも大きいとき、乱数を用いてＮ個の染色体を選択する。
【００７９】
一般に回転自由な結合の数が多い場合には、ステップＳ１３で発生する染色体の数は膨大なものになり、ステップＳ１４で重なりの発生している染色体をすべて除いたとしても、なおかなりの数が残る可能性がある。このような場合、残った染色体のすべてを解析対象にすることは不可能なので、解析対象となる初期染色体を無作為にあらかじめ指定された数Ｎ（ここでは１０００個）だけ取り出す。そして、これらの染色体をメモリ３に保持する。
【００８０】
ＣＰＵ１は、メモリ３に保持された染色体に対して遺伝的アルゴリズムを適用して配座解析を行う。
まず、Ｉ＝Ｉ＋１とおく（ステップＳ１６）。ただし、Ｉの初期値は０に設定されているものとする。そして、Ｉと繰り返し回数Ｒとを比較する（ステップＳ１７）。ＩがＲ以上であれば処理を終了し、Ｒに満たないときはこの時点で保持されている染色体の各々について、対応する配座異性体の歪みエネルギーを計算する（ステップＳ１８）。
【００８１】
歪みエネルギーの計算には、公知の分子力学や分子軌道法等が利用できる。高速計算を目指すならば分子力学が適している。本実施例では計算対象となる配座異性体の３次元座標が決まっているので、歪みエネルギーの計算を高速に行うことができる。ここでは、対象となる１０００個の染色体のすべてについて、歪みエネルギーを求める。
【００８２】
次に、歪みエネルギーの小さな配座異性体を得るために、各染色体の歪みエネルギーを比較して、その値が小さい順に染色体を並べかえる（ステップＳ１９）。そして、歪みエネルギーの小さなものから順に上位ｎ個（ここでは１０個）の染色体を取り出す（図１０、ステップＳ２０）。
【００８３】
次に、取り出されたｎ個の染色体間の３次元的類似性を求める（ステップＳ２１）。３次元的類似性を求めるには、種々の類似度算出アルゴリズムが利用できるが、ここでは配座異性体を作成する際に用いた２面体角（２面角）の情報を用いて計算する。２面体角とは、回転自由な結合軸のまわりの回転を規定する角度である。
【００８４】
図１２は、化合物における２面体角の一例を示している。図１２のような４個の原子と３個の結合から成る化合物の場合、３個の原子Ｂ、Ｃ、Ｄとそれらの間の２個の結合軸により形成される面Ｆと、原子Ａ、Ｂの間の結合軸とが成す角αが２面体角である。以下に、２面体角を用いた類似度の算出の例を示す。
【００８５】
図１３は、一定の２面体角を成す回転自由な結合の形状を基準として、その位置に対する相対的回転角の値を遺伝子としてコーディングした染色体を示している。図１３において、回転角θ１、θ２、θ３、θ４、θ５はそれぞれ異なる回転自由な結合軸のまわりの回転角を表し、配座Ｃ１、Ｃ２、Ｃ３、Ｃ４はそれぞれ異なる染色体を表す。
【００８６】
例えば、図１３の配座ＣｊとＣｋの間の類似度を、
【００８７】
【数１】
0003545075.tif 000003
【００８８】
により定義する。ただし、ｊ＝１，２，３，４、ｋ＝１，２，３，４、ｊ≠ｋとする。
（３）式によれば、各回転角の差の絶対値の総和により２つの配座の類似性が評価される。類似度が０のとき、これらの配座の回転角データは完全に一致することになる。つまり、２つの配座が類似しているほど（３）式の値は小さくなる。また、（３）式の値を回転角の数５で割れば類似度の平均が得られる。
【００８９】
例えば、（３）式により配座Ｃ１とＣ２の間の類似度を計算すると、
0003545075.tif 000004
となる。
【００９０】
あるいは、配座ＣｊとＣｋの間の類似度を次式により定義することも可能である。
【００９１】
【数２】
0003545075.tif 000005
【００９２】
ここで、配座Ｃｊの回転角θｉの値と配座Ｃｋの回転角θｉの値が一致するときＦｊｋ（θｉ）＝０とし、これらが一致しないときＦｊｋ（θｉ）＝１とする。
（４）式の場合は、Ｆｊｋ（θｉ）は０または１の離散的な値をとるため、類似度もまた離散的な値になる。また、２つの配座が類似しているほど（４）式の値は小さくなる。
【００９３】
（４）式により配座Ｃ１とＣ２の間の類似度を計算すると、
0003545075.tif 000006
となる。
【００９４】
本実施例では、（３）式または（４）式の値が０のときを類似度１００％、その値が最大になるときを類似度０％として、新たに類似度を定義し直して用いることにする。
【００９５】
次に、定義し直した類似度が予め設定された値Ｓ（ここでは９８％）以上になるような２つの染色体があるかどうかを調べる（ステップＳ２２）。Ｓ以上の類似度を持つ２つの染色体がある場合は、それらのうちの一方の染色体を上位１０個の染色体のリストから取り除き、代わりに次に歪みエネルギーが小さい染色体、つまり１１番目以降の染色体を順次取り出して用いる（ステップＳ２３）。そして、再びステップＳ２１、Ｓ２２の処理を繰り返す。
【００９６】
このようにして、歪みエネルギーが小さい染色体のリストから類似性の高い染色体を除いておけば、遺伝子操作により染色体のパターンを改善する可能性が高められる。逆に、類似性の高い染色体を残しておくと、遺伝子操作による処理の効率が低下する。
【００９７】
ステップＳ２２でＳ以上の類似度を持つ染色体がなくなると、上位ｎ個（ここでは１０個）の染色体の歪みエネルギーを求め、その最小値（最小歪みエネルギー）とそれに対応する染色体のデータを保存する（ステップＳ２４）。これらのデータは、以下で行う交叉操作後の染色体との比較のために保存しておく。
【００９８】
次に、今回得られた最小歪みエネルギーと保存されている前回の最小歪みエネルギーを比較して、交叉操作により最小歪みエネルギーがさらに減少したか否か（改善されたか否か）をチェックする（ステップＳ２５）。最小歪みエネルギーが同じかまたは増大していれば（ステップＳ２５、ＹＥＳ）、そのままステップＳ２６からＳ２９までの交叉操作を実行する。もし、最小歪みエネルギーが減少していれば（ステップＳ２５、ＮＯ）、図１１のステップＳ３０以降の処理を行う。Ｉ＝１のときは前回の最小歪みエネルギーが存在しないので、そのままステップＳ２６の処理に移る。
【００９９】
ステップＳ２６では、これまでに得られた上位ｎ個の染色体のうち任意の２個を交叉対象として取り出す。ここでは、上位１０個の染色体のうちの２個が取り出される。そして、取り出した２個の染色体をＣ個の指定された交叉ポイントで切断して、あらかじめ決められた規則に従って交叉操作を施し、新しい２個の染色体を生成する（ステップＳ２７）。
【０１００】
次に、ステップＳ１４と同様にして、生成された新しい染色体について原子／結合の重なりをチェックし、３次元的に存在し得ない構造に対応する染色体を取り除く（ステップＳ２８）。
【０１０１】
次に、ｎ個の染色体から任意の２個を取り出すすべての組み合わせについて交叉処理を終了したかどうかをチェックし（ステップＳ２９）、終了していなければ次の組み合わせについてステップＳ２６以降の処理を繰り返す。すべての組み合わせについて交叉処理を終了したとき、図１１のステップＳ３０以降の処理を行う。
【０１０２】
図１１のステップＳ３０では、ＣＰＵ１は入出力ターミナル２を介してユーザに突然変異操作を実行するかどうか問い合わせる。これは、ステップＳ２５で最小歪みエネルギーが改善されたとしても、対応する配座異性体の３次元構造式がローカルミニマに落ち込んでいる可能性が残るためである。ローカルミニマに落ち込んでいると見込まれる場合は、突然変異操作によりそこから脱出する必要がある。
【０１０３】
問い合わせに対するユーザからの指示が突然変異を行わない旨であれば、この時点で処理を終了する。ユーザからの指示が突然変異を行う旨であれば、その準備として、各染色体に対応する化合物の３次元構造の原子間結合を切断して、Ｍ個の指定されたグループ（部分構造）に分割する（ステップＳ３１）。このとき、回転自由な結合はできるだけ切断しないように分割する。ここでは、各染色体はあらかじめ指定された３個の部分構造に分割される。
【０１０４】
尚、部分構造への分割は、入出力ターミナル２のディスプレイを見ながらユーザが指定することもできる。
次に、分割された個々の部分構造毎にその歪みエネルギーを求める（ステップＳ３２）。化合物を部分構造に分割するとき分割位置の結合が切断されるが、この切断箇所に水素原子を仮想的に配置すれば、分子力学や分子軌道法により部分構造毎の歪みエネルギーを計算できる。
【０１０５】
次に、各部分構造の歪みエネルギーを比較し、その値が最も大きい部分構造内に存在する回転自由な結合軸を取り出す。そして、その結合軸のまわりの回転角を新たにＯ個のねじれ型配置に対応する値に変更し、Ｏ種類の新しい染色体を生成する（ステップＳ３３）。ここでは、新たに３種類の染色体が生成される。
【０１０６】
ステップＳ３１で化合物を部分構造に分割する目的は、染色体上で突然変異を起こす場所を特定することである。染色体全体を対象として適当に突然変異を起こしていては、歪みエネルギーの改善という点ではあまりよい結果が期待できない。化合物を複数の部分構造に分割することにより、個々の部分構造について歪みエネルギーを算出し、その値が最も大きい部分に対して選択的に突然変異を起こすことができる。
【０１０７】
したがって、各部分構造は、その目的から回転自由な結合を少なくとも１つ含んでいる必要がある。最も高い精度で処理を行うには、各部分構造が回転自由な結合を１つずつ含むように分割すればよい。
【０１０８】
このように突然変異を起こす場所を特定しても、突然変異により生成される染色体が元の染色体より必ずしも小さな歪みエネルギーを持つとは限らない。ここではむしろ、機械的にねじれ型配置を持つ配座異性体を発生させて、ローカルミニマから脱出することにより、より歪みエネルギーの小さなグローバルミニマを探し出す可能性を高めることに重点が置かれる。
【０１０９】
遺伝的アルゴリズムにおいては、交叉等の通常の操作により良好な解が得られなくなったとき、新たな展開を求めて突然変異が実行される。
次に、突然変異により生成された各染色体について、その全体の歪みエネルギーを算出する（ステップＳ３４）。そして、これらの算出された歪みエネルギーを基にして、歪みエネルギーの小さい方から順に上位２個の染色体を取り出し、再びステップＳ２７以降の処理を行う。
【０１１０】
そして、ステップＳ２４で取り出された最小歪みエネルギーがそれ以上減少しなくなれば、その時の最小歪みエネルギーに対応する配座異性体の構造式が最安定候補となる。この構造式は配座解析処理により最終的に出力される安定構造式であり、理論的な最安定構造式と同じとは限らないが、遺伝的アルゴリズムの特性から最安定構造式に非常に近いものであることが期待できる。
【０１１１】
次に、図１４から図１７までを参照しながら、本実施例における配座解析処理によるデータの変化について説明する。
図１４は、交叉操作による染色体の回転角データの変化を示している。図１４において、回転角θ１、θ２、θ３、θ４、θ５、θ６は、解析対象の化合物に含まれる６つの回転自由な結合軸のまわりの各回転角を表し、配座Ｃ１、Ｃ２は交叉操作の対象となる２つの配座異性体の染色体を表す。
【０１１２】
ここで、配座Ｃ１、Ｃ２は６つの回転自由な結合のすべてまたは一部がねじれ型配置の配座異性体に相当する。ねじれ型配置であるか否かは個々の回転自由な結合毎に決められるが、すべての回転自由な結合がねじれ型配置である配座異性体が必ずしも最安定構造式に対応するとは限らない。実際の計算においては、１つの配座異性体に含まれる回転自由な結合のうち、あるものはねじれ型配置であり、あるものは重なり型配置等の他の配置であることが多い。
【０１１３】
配座Ｃ１とＣ２において、回転角θ２とθ３の間を交叉ポイントとして切断し、回転角θ３からθ６までの回転角データを入れ換える。このような遺伝子の組み換えにより、配座Ｃ１′、Ｃ２′が新たな２つの染色体として生成される。
【０１１４】
図１５は、交叉操作による歪みエネルギーの変化を示している。交叉による組み換え前では、配座Ｃ１、Ｃ２の歪みエネルギーはそれぞれ１００、７０であるのに対して、組み換え後の配座Ｃ１′、Ｃ２′の歪みエネルギーはそれぞれ１３０、６５となっている。
【０１１５】
この場合、組み換え後の歪みエネルギーが組み換え前の歪みエネルギーよりも小さくなっている配座２′の遺伝子情報が有効と判定されて保存される。一方、配座１′の遺伝子情報は不良遺伝子として、例えば解析対象から除かれる。
【０１１６】
歪みエネルギーの改善された染色体群を用いて、再び交叉等の遺伝子操作が行われる。この処理は、安定構造式に対応する適切な配座異性体が発見されるまで続けられる。
【０１１７】
図１６は、突然変異操作による染色体の回転角データの変化を示している。図１６において、回転角θ１、θ２、θ３、θ４、θ５、θ６の意味については図１４と同様である。配座Ｃ１は突然変異操作の対象となる配座異性体の染色体を表す。
【０１１８】
ここでは、化合物の３次元構造をグループＧ１とＧ２の２つの部分構造に分割し、これらの部分構造内の歪みエネルギーが調べられる。そして、歪みエネルギーが大きい方の部分構造内に含まれる遺伝子に突然変異を起こさせる。グループ単位の歪みエネルギーのチェックの結果、グループＧ１、Ｇ２の歪みエネルギーがそれぞれ１８６Ｋｃａｌ、１０３Ｋｃａｌであったとすると、より歪みエネルギーの大きなグループＧ１の回転角データが変更されることになる。
【０１１９】
グループＧ１には回転角θ１、θ２、θ３のデータが含まれるので、例えばこれらの回転角データを１つずつ０度に変更して、新たに３つの配座Ｃ１（１）、Ｃ１（２）、Ｃ１（３）を生成する。
【０１２０】
図１７は、突然変異操作による歪みエネルギーの変化を示している。突然変異の前では配座Ｃ１の歪みエネルギーは１００であるのに対して、突然変異の後の配座Ｃ１（１）、Ｃ１（２）、Ｃ１（３）の歪みエネルギーはそれぞれ９０、１１５、１５４となっている。
【０１２１】
このうち、突然変異後の歪みエネルギーが改善されている配座Ｃ１（１）が次世代の染色体として選択される。もし、歪みエネルギーの改善された染色体が生成されなければ、代わりに突然変異後の歪みエネルギーが最も小さいものを次世代の染色体として選択する。
【０１２２】
次に、従来の手法による配座解析処理と本実施例の遺伝的アルゴリズムを用いた配座解析処理との比較結果について説明する。ただし、実際の計算機を用いた比較は困難なため、机上での計算により比較を行った。
【０１２３】
処理に要する時間は配座解析のプログラム実行中に発生する染色体の数に比例するものとする。実際の処理においては、発生した個々の染色体の歪みエネルギーの計算に最もＣＰＵを必要とし、それ以外の処理に要する時間は比較的短いと考えられる。したがって、処理時間は染色体の数に比例すると考えてほぼ間違いない。
【０１２４】
配座解析の諸条件は次の通りである。
〔１〕化合物に含まれる回転自由な結合の数            ５
〔２〕１回に回転させる回転角                      １０度
〔３〕１つの染色体の歪みエネルギーの計算時間  ０．０１秒
〔４〕遺伝的アルゴリズムに関するパラメータ
（ａ）初期染色体数Ｎ            １０００
（ｂ）選択染色体数ｎ                １０
（ｃ）交叉ポイント数Ｃ                ２
（ｄ）交叉による再発生染色体数    １８０（１０×９×２）
（ｅ）繰り返し回数Ｒ            １０００回
（ｆ）突然変異回数                    ５回
これらの条件を用いて従来の手法により配座解析を行うと、発生する染色体の数と計算に要する時間は、それぞれ次のようになる。
発生染色体数＝（３６０度／１０度）５  ＝６０４６６１７６
計算時間＝０．０１秒×６０４６６１７６≒６０４６６１秒≒１６７．９時間
また、本実施例の遺伝的アルゴリズムにより配座解析を行うと、発生する染色体の数と計算に要する時間は、それぞれ次のようになる。
発生染色体数＝１０００＋１８０×１０００×５＝９０１０００
計算時間＝０．０１秒×９０１０００＝９０１０秒≒２．５０時間
したがって、従来の手法の本実施例の方法に対する処理時間の比は、
従来手法の計算時間／本実施例の遺伝的アルゴリズムの計算時間
＝１６７．９時間／２．５０時間
＝６７．１９
となり、遺伝的アルゴリズムを適用することにより、処理時間が大幅に削減されることがわかる。
【０１２５】
尚、図９から図１１に示す配座解析処理のフローは本発明の一例に過ぎない。ねじれ型配置の配座異性体に対応する染色体を生成し、原子等の重なりチェック処理、類似度算出処理、および部分構造単位の歪みエネルギーの算出処理を適当に組み合わせることにより、別の配座解析処理のフローを得ることもできる。
【０１２６】
【発明の効果】
本発明によれば、配座解析に遺伝的アルゴリズムを導入することが可能になり、化合物の最安定構造式を見い出す可能性が飛躍的に向上する。より詳しくは、以下のような効果が得られる。
【０１２７】
遺伝的アルゴリズムを適用するにあたり、初期染色体として化学的に安定と考えられるねじれ型配置の配座異性体を選び、生成された染色体間の類似度をチェックすることにより、解析対象から余分な配座異性体が排除される。したがって、単純に遺伝的アルゴリズムを適用する場合よりも、化学的かつ内部アルゴリズム的に計算時間を節約することができる。
【０１２８】
また、突然変異を起こさせる前に、化合物をより小さな構造単位（グループ）に分割し、これらのグループのうち最も歪みエネルギーの大きなものについてのみ突然変異を起こさせる。したがって、突然変異の効率が高まり、さらに計算時間が節約される。
【０１２９】
遺伝的アルゴリズムを用いない従来の手法では、化合物の最安定構造式を求めることは困難であり、歪みエネルギーの極小点に対応する準安定構造式を求めるにも膨大なＣＰＵパワーを必要とすることが多かった。このような配座解析問題に遺伝的アルゴリズムを適用することにより、最安定構造式または準安定構造式が高速に得られるようになる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の原理図である。
【図２】実施例の化合物解析装置の構成図である。
【図３】化合物の３次元構造を示す図である。
【図４】ねじれ型配置の模式図である。
【図５】重なり型配置の模式図である。
【図６】選択操作を示す図である。
【図７】交叉操作を示す図である。
【図８】突然変異操作を示す図である。
【図９】実施例の配座解析処理のフローチャート（その１）である。
【図１０】実施例の配座解析処理のフローチャート（その２）である。
【図１１】実施例の配座解析処理のフローチャート（その３）である。
【図１２】２面体角を示す図である。
【図１３】回転角データを示す図である。
【図１４】交叉事例の回転角データを示す図である。
【図１５】交叉による歪みエネルギーの変化を示す図である。
【図１６】突然変異事例の回転角データを示す図である。
【図１７】突然変異による歪みエネルギーの変化を示す図である。
【図１８】結合軸を示す図である。
【図１９】最安定点に到達可能なエネルギーマップを示す図である。
【図２０】最安定点に到達不可能なエネルギーマップを示す図である。
【符号の説明】
１  ＣＰＵ
２  入出力ターミナル
３  メモリ
Ａ０、Ｂ０、Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄ  原子
Ａ１、Ａ２、Ａ３、Ｂ１、Ｂ２、Ｂ３  置換基
ＣＨＲ１、ＣＨＲ２、ＣＨＲ３、ＣＨＲ４、ＣＨＲ１′、ＣＨＲ２′、ＣＨＲ１″  染色体
Ｃ１、Ｃ２、Ｃ３、Ｃ４、Ｃ１′、Ｃ２′、Ｃ１（１）、Ｃ１（２）、Ｃ１（３）  配座（染色体）
θ１、θ２、θ３、θ４、θ５、θ６  回転角
【図１】
0003545075.tif 000007
【図２】
0003545075.tif 000008
【図３】
0003545075.tif 000009
【図４】
0003545075.tif 000010
【図５】
0003545075.tif 000011
【図６】
0003545075.tif 000012
【図７】
0003545075.tif 000013
【図８】
0003545075.tif 000014
【図９】
0003545075.tif 000015
【図１０】
0003545075.tif 000016
【図１１】
0003545075.tif 000017
【図１２】
0003545075.tif 000018
【図１３】
0003545075.tif 000019
【図１４】
0003545075.tif 000020
【図１５】
0003545075.tif 000021
【図１６】
0003545075.tif 000022
【図１７】
0003545075.tif 000023
【図１８】
0003545075.tif 000024
【図１９】
0003545075.tif 000025
【図２０】
0003545075.tif 000026