(57)【要約】  複数の分子を分析するために特定の、だが排他的ではないアプリケーションをコンピュータに実装した方法であって、各複数の分子対についてカーネル関数を計算するステップと、前記カーネル関数が前記対の双方の分子にある素性の数を表すステップと、学習アルゴリズムに基づくカーネルの前記カーネル関数を、前記素性と前記分子の属性の間にある関係のモデルを作るために用いるステップとを具える。前記方法は、分子の特徴を表す数値を予測し、より一般的には、データベース内の事例データをモデリングするのにも使用可能である。特定の、だが排他的ではない処理は分子の毒性の予測である。【選択図】なし【特許請求の範囲】
【請求項１】
コンピュータに実装した、複数の分子を分析する方法であって、当該方法が、：
ａ）複数の素性（ｆｅａｔｕｒｅ）を定義するステップと；
ｂ）前記複数の素性のうちのどれが各々の前記各分子内にあるかを決定するステップと；
ｃ）前記複数の分子の各対についてカーネル関数を計算し、当該カーネル関数が前記対の双方の分子にある素性の数を表すステップと；
ｄ）カーネルに基づく学習アルゴリズム内の前記カーネル関数を、前記素性と前記分子の属性の間にある関係のモデルを作るために用いるステップと；
を具えることを特徴とする方法。
【請求項２】
請求項１に記載の方法において、前記属性が数的属性であり、好ましくは毒性であることを特徴とする方法。
【請求項３】
請求項２に記載の方法において、前記学習アルゴリズムがサポートベクタ回帰であることを特徴とする方法。
【請求項４】
前記素性が自動的に生成されることを特徴とする、請求項１乃至３のいずれか１項に記載の方法。
【請求項５】
請求項４に記載の方法において、前記素性が自動化した仮説帰納論理プログラミングの節により生成されることを特徴とする方法。
【請求項６】
コンピュータに実装した、複数の素性を有する分子の特性、好ましくは毒性、を表す数値を予測する方法であって、当該方法が、前記分子と複数の特徴を有する既知の分子についてカーネル関数の出力を用いて予測値を計算するステップを具え、前記既知の分子に関連する対応する数値が既知であり、前記カーネル関数が双方の分子にある素性の数を表すことを特徴とする方法。
【請求項７】
請求項６に記載の方法において、線形結合の係数がサポートベクタ回帰を用いて決定されることを特徴とする方法。
【請求項８】
コンピュータに実装した、データベース内の複数の事例データを分析する方法であって、当該方法が、複数の素性を定義するステップと；前記複数の素性のうちのどれが各々の前記事例内にあるかを決定するステップと；前記複数の事例の各対についてカーネル関数を計算し、当該カーネル関数が前記の対の双方の事例にある素性の数を表すステップと；カーネルに基づく学習アルゴリズム内の前記カーネル関数を、前記素性と前記事例の属性との間にある関係のモデルを作るために用いるステップとを具えることを特徴とする方法。
【請求項９】
請求項１乃至８のいずれか１項に記載の方法において、前記素性が確率分布により重みづけされることを特徴とする方法。
【請求項１０】
請求項１乃至９のいずれか１項に記載の方法において、前記カーネル関数の値が、前記各分子対の双方の分子、当該分子及び前記既知の分子、又は前記各事例対の双方の事例のそれぞれにある素性の数と共に増え、前記カーネル関数の値が、前記各分子対の双方の分子、当該分子及び前記既知の分子、又は前記各事例対の双方の事例のそれぞれにある素性の数と共に減ずることを特徴とする方法。
【請求項１１】
請求項１乃至１０のいずれか１項に記載の方法を実装するように構成されたコンピュータシステム。
【請求項１２】
請求項１乃至１０のいずれか１項に記載の方法を実装するコード命令を具えるコンピュータプログラム。
【請求項１３】
請求項１２に記載のコンピュータプログラムを伝送するコンピュータ可読媒体又は物理信号。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、データ分析の学習方法に関し、特にサポートベクタ帰納論理プログラミング（ＳＶＩＬＰ）に関する。ＳＶＩＬＰは、機械学習の２つの領域、すなわちサポートベクタマシン（カーネルベースの方法）と帰納論理プログラミングの共通部分である。
【背景技術】
【０００２】
帰納論理プログラミングは（ＩＬＰ）は、仮説述語定義の帰納を扱う人工知能（ＡＩ）の領域である。ＩＬＰにおいて、論理プログラムは、例えば背景知識（ｂａｃｋｇｒｏｕｎｄ  ｋｎｏｗｌｅｄｇｅ）と仮説といった単一の表現として使用される。ＩＬＰは、表現を特徴とする表現言語の使用と論理的にコード化された背景知識を使用する能力の双方により、ほとんどの他の形式の機械学習（ＭＬ）から区別される。これによって、分子生物学（Ｔｕｒｃｏｔｔｅ，Ｍｕｇｇｌｅｔｏｎ，＆  Ｓｔｅｒｎｂｅｒｇ  ２００１；  Ｃｏｏｔｅｓ，Ｍｕｇｇｌｅｔｏｎ，＆Ｓｔｅｒｎｂｅｒｇ  ２００３；ｋｉｎｇら  ２００４）及びケモインフォマティックス（Ｆｉｎｎら  １９９８；Ｓｔｅｒｎｂｅｒｇ＆Ｍｕｇｇｌｅｔｏｎ  ２００３）のような分野において、ＩＬＰを成功裏に適用してきた。
【０００３】
論理プログラムは、ホーン節の集合である。各ホーン節は、頭部＜−本体の形式を有する。従って、限定節
ａｃｔｉｖｅ（Ｘ）＜−ｃｈａｒｇｅｄ（Ｘ），ｐｏｌａｒ（Ｘ）
は、荷電されて極性を持ついずれのＸも活性であることを示している。この場合においては、「ａｃｔｉｖｅ」、「ｃｈａｒｇｅｄ」及び「ｐｏｌａｒ」は「述語」と呼ばれ、Ｘが真偽のいずれかとなる属性である。これによって、背景知識という豊富な情報源を有し、表現を特徴とする概念表現言語の使用から利益を得る分子生物学及び自然言語のような分野において、ＩＬＰにを成功裏に適用してきた。
【０００４】
ＩＬＰ内では、近年はサポートベクタマシン（ＳＶＭｓ）内で使用するために、関連情報を組み込んだ（次節で説明されるような）カーネルの開発への関心が高まってきた。これは、薬物の毒性のような実数値の結果の有効表現を提供できないというＩＬＰに内在する欠点に取り組むものである。むしろ、ＩＬＰの長所は複雑な関係構造を表現できるブール論理にある。ＩＬＰとＳＶＭｓという２つのアプローチを組み合わせることによって、ＭＬ（機械学習）及びより特異的なＡＩ（人工知能）技術、つまり連続的な実数値の予測を導き出すための関係構造を活用するＳＶＩＬＰとなる。
【０００５】
計算効率が使用される特徴空間の次元に依存しないので、ＳＶＭｓのようなカーネルベースの方法は魅力がある。一方、暗にＳＶＭｓは、特徴空間におけるドット積のような類似の測定計算に頼っているが、ドット積の計算はデータ空間において動作するカーネル関数を用いて実行される。従って、例えば、公知の動径基底関数カーネルと共にＳＶＭを用いることによって、アルゴリズムに無限の次元数を有する特徴空間で線形関数を学習させることができる。分類及び回帰の双方についてのＳＶＭｓは当該技術分野において公知であるので（例えば、「“Ｔｈｅ  ｎａｔｕｒｅ  ｏｆ  ｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌ  ｌｅａｒｎｉｎｇ  ｔｈｅｏｒｙ”，Ｖａｐｎｉｋ，Ｖ，１９９５，ＮｅｗＹｏｒｋ：Ｓｐｒｉｎｇｅｒ  Ｖｅｒｌａｇ」を参照のこと）、サポートベクタ回帰／分類（ＳＶＲ／Ｃ）の理論と実装については詳細に論じない。
【０００６】
ＳＶＭは公知の分析技術であるが、ＳＶＭで用いるカーネルが、取組中の問題に十分に適応されることは、非常に重要である。
【０００７】
ＳＶＭｓ内で使用するための関連情報を組み込んでいる現存のアプローチ（「Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇ  ｏｆ  ｔｈｅ  Ｎｉｎｅｔｅｅｎｔｈ  Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ  Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ  ｏｎ  Ｍａｃｈｉｎｅ  Ｌｅａｒｎｉｎｇ，ｐｐ．１７６−１８６，Ｍｏｒｇａｎ−ｋａｕｆｍａｎｎ」における「Ｇａｒｔｎｅｒ，Ｔ．，Ｐ．Ａ．Ｆｌａｃｈ，及びＡ．Ｊ．Ｓｍｏｌａ：２００２ａ，“Ｍｕｌｔｉ−ｉｎｓｔａｎｃｅ  Ｋｅｒｎｅｌｓ”」；「Ｓ．Ｍａｔｗｉｎ及びＣ．Ｓａｍｍｕｔ（編）：Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ  ｏｆ  ｔｈｅ  Ｔｗｅｌｆｔｈ  Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ  Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ  ｏｎ  Ｉｎｄｕｃｔｉｖｅ  Ｌｏｇｉｃ  Ｐｒｏｇｒａｍｍｉｎｇ．Ｂｅｒｌｉｎ，ｐｐ．６６−８３，Ｓｐｒｉｎｇｅｒ−Ｖｅｒｌａｇ」における「Ｇａｒｔｎｅｒ，Ｔ．，Ｊ．Ｗ．Ｌｌｏｙｄ，及びＰ．Ａ．Ｆｌａｃｈ：２００２ｂ，“Ｋｅｒｎｅｌｓ  ｆｏｒ  Ｓｔｒｕｃｔｕｒｅｄ  Ｄａｔａ”」）がある。しかし、この現存のアプローチは背景知識を使用することができないという欠点がある。例えば、分子の毒性を予測するために、このアプローチは、その特徴が分子中に存在する型が異なる原子の数、単結合の数、二重結合及び芳香族結合の数からなる、非常に初歩的な一階述語表現に頼っている。従って、これらの特徴は単純に、分子のベクタ表現を形成するために用いられる原子、結合、及び所定の分子中の原子対の出現頻度からなる。分子から推論できる構造上の情報のかなり多くをとらえる、より複雑な表現は、計算上、手に負えないものであると考えられていた。
【０００８】
従って現在のところ、以下に述べる型の複雑なＩＬＰ表現を、データの実数値属性の推論といった複雑な課題に対してＳＶＭと結合させることができる方法がない。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
本発明は、独立請求項に述べられており、本発明の更なる選択的な特徴が従属請求項内に述べられている。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
本発明の実施例においては、推論エンジンが本発明による（ＳＶＩＬＰ）カーネルとＳＶＲ（サポートベクタ回帰）との組合せを使用しており、既知の量的属性と節（ｃｌａｕｓｅ）又は素性（ｆｅａｔｕｒｅ）の集合とを有する事例のデータベースに基づく新しい事例の量的属性を推論する。以下に提供される特定の例において、その技術を適用して分子の毒性を評価している。
【００１１】
図１は、８つの例示的な分子を示しており、これを本発明の実施例による方法を記述するために用いる。７つの既知の毒性分子（ｍ１、ｍ２、ｍ３、．．．．．ｍ７）は、非事例のデータベースを設定するために用いられ、このデータベースは分子ｍの活性、又はより明確には、分子ｍの毒性を予測するために用いられる。節は分子の毒性に関連すると考えられており、特定の実施例において、ＩＬＰシステムを用いて推論される素性の集合を具える。方法を説明する例では、次の６つの素性（節）：電子供与基（ｃ１）、酸素原子に結合したπ結合（ｃ２）、硫黄−酸素二重結合（ｃ３）、芳香族原子とＳＰ３炭素との間の結合（ｃ４）、芳香族原子とＳＰ３酸素原子との間の結合（ｃ５）、及び、ＮＯ２基と酸素原子に結合したπ結合が用いられる。分子の表示に基づいて、節又は素性が、当該技術分野の当業者に公知の論理プログラムとして実装され、更なる分析のために用意されたコンピュータメモリに保存される。
【００１２】
本発明によるＩＬＰと共動してＳＶＲを利用するためには、カーネルを利用することが必要である。ここに記述されるＳＶＩＬＰカーネルは、２つの事例が類似すればするほど、より多くの仮説節が期待でき、双方をカバーできる（双方の事例にＴＲＵＥ値を返す節である）という考えに基づいている。従って、２つの事例データ間の類似性の測定を提供するＳＶＩＬＰカーネルは、双方の事例に当てはまる節の数を考慮することにより実装される。
【００１３】
ＳＶＩＬＰカーネルは、ある事例を包含する各節（ｈ∈Ｈ）のブールの存在を伴う、Ｍ×ＮサイズのマトリクスＸを生成することにより、実装することができる。ここでＭは事例の数であり、Ｎは集合（Ｈ）内にある節の総数である。Ｘの各Ｍ行は、Ｎ個の節のうちのどれが既知の事例を包含するかを表しており、節により包含される事例に対応する各列の項目に１を、節により包含されない事例に対応する各列の項目に０を入力することによって生成される。
【００１４】
図１の例では、分子（既知の毒性を有する７つの分子（ｍ１−ｍ７）と１の新しい分子（ｍ））と６つの節（ｃ１−ｃ６）について次のマトリクスＸが得られる：
2009508246.tif 000002
【００１５】
事前確率分布は節に対して定義される。それによって、節に重みづけをすることができる。τはいずれかの特定の事例を包含する仮説節を与える関数であり、関数ｆは仮説節の集合を確率に写像している。
【００１６】
ＳＶＩＬＰカーネルは、
2009508246.tif 000003
によって、構成される。
【００１７】
カーネルは、写像を包含する仮説節によって測定されるＩＬＰ空間における内積であることが示される。従って、ｋ＝１，．．．Ｎについて、
2009508246.tif 000004
となる。関数ｈｋ（ｍ）は、事例から、節ｋが事例ｍに当てはまるかどうかを示すラベル｛ｔｒｕｅ，ｆａｌｓｅ｝への写像であり、πは事前確率である。カーネルは、写像された事例間の内積に置き換えて記述することもでき、式
2009508246.tif 000005
を簡約して、
2009508246.tif 000006
で与えられる。
【００１８】
特定の実装においては、動径基底関数（ＲＢＦ）版のＳＶＩＬＰカーネルが使用される。
2009508246.tif 000007
となり、σはＲＢＦの散布度である。これは同一の事例の１つと等しく、他のものより小さい類似性の測定を提供する。１の、又は他の事例に適用する理論の（総）数は、測定を減ずる傾向にあるが、双方の事例に当てはまる理論の数は、測定を増やす傾向にある。
【００１９】
カーネルを図１及び表１の事例に適用すると、Ｋの値に対する次のカーネルマトリクスは、均一の重みづけ
2009508246.tif 000008
によって得られる。
2009508246.tif 000009
【００２０】
Ｋが対称マトリクスで与えられる場合は、上側又は下側三角行列（言い換えれば、ｉ＝１，２，．．．，Ｍ、かつｊ＝ｉ＋１，ｉ＋２，．．．，Ｍ）における項目のみを計算することで十分である。
【００２１】
ＳＶＲにおけるカーネルマトリクスの使用は、当該技術分野の当業者に公知であるが、上述した事例を参照して簡単に記述する。サポートベクタ技術を回帰タスクに適応するために、合理的な損失関数が用いられる。イプシロン−非感受性損失関数は、
2009508246.tif 000010
により定義される一般的な選択である。ここで、ｔは実際の毒性であり、Ｆ（ｍ）はＳＶＲにより予測される毒性である。損失関数はエラーを∈＞０以下とし、非感受性帯域幅を制御している。回帰推定は最適化問題を解くことで実行される。本質的には、この費用関数と共にＳＶＲを用いることは、「サポートベクタ」（以下に記述するような）を見つけることからなる。新しい分子の予測される毒性は、カーネルによって測定される場合、分子からの、それぞれの距離によって重みづけされるサポートベクタの毒性を線形結合することによって求められる。
【００２２】
回帰関数ｆ、この場合では毒性が、
2009508246.tif 000011
によって与えられる。ここで、ａｉとａ＊ｉはラグランジュ乗数、ｂはオフセット項（ｏｆｆｓｅｔ  ｔｅｒｍ）である。  
【００２３】
上述したＲＢＦカーネルを有するＳＶＲの実装にＭＡＴＬＡＢＴＭを用い、パラメータＣと∈とσをそれぞれ１．０、０．２、０．２５に設定する時、本例における費用関数の最適化が、４つの非零のラグランジュ乗数ａ＊１＝１．０００、ａ＊２＝０．１７０４、ａ５＝０．１７０４、ａ６＝１．００００を与える。対応する事例又は分子ｍ１、ｍ２、ｍ５及びｍ６はサポートベクタとして識別される。上記サポートベクタ回帰方程式のオフセット項はｂ＝３．３８９１となる。
【００２４】
サポートベクタ回帰を新しい分子ｍに適用すると、その毒性はＦ（ｍ）＝３．８７９２と求められ、これは３．９０８という真の分子毒性ｔに近い。
【００２５】
ＳＶＩＬＰを、関連するアプローチに対して経験的に評価し、ＴＯＰＫＡＴと呼ばれる工業規格の毒素予測器（ｔｏｘｉｎ  ｐｒｅｄｉｃｔｏｒ）を含有する。評価は広く変動する毒性のデータセットであるＤＳＳＴｏｘ（“Ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄ  Ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ−Ｓｅａｒｃｈａｂｌｅ  Ｔｏｘｉｃｉｔｙ（ＤＳＳＴｏｘ）  Ｐｕｂｌｉｃ  Ｄａｔａｂａｓｅ  Ｎｅｔｗｏｒｋ：Ａ  Ｐｒｏｐｏｓａｌ”，Ｒｉｃｈａｒｄ，Ａ，及びＷｉｌｌｉａｍｓ，Ｃ，２０００，Ｍｕｔａｔｉｏｎ  Ｒｅｓｅａｒｃｈ  ４９９，２５−５２）上で処理される。このデータセットは、現在パブリックドメインで利用可能なほとんどの多様な毒素の集合を表している。
【００２６】
ＤＳＳＴｏｘデータベースは毒性値を有する有機及び有機金属分子を具えている。データセットは５７６個の分子からなっている。ＳＭＩＬＥＳ文字列形態での分子は、３Ｄ構造に変形される。全ての分子は最低空軌道（ＬＵＭＯ）、水／オクタノール分配係数（ＬＯＧＰ）及び双極子モーメントとして知られている化学的特徴を具えている。ＬＯＧＰは化合物の疎水性を表し、これらの化学物質の毒性メカニズムは、無極性の生体膜脂質相における蓄積に基づいている。ＬＵＭＯと双極子モーメントは化合物の求電子性を記述することができる。鍵となる情報は原子と化学結合の記述形態で与えられる。
【００２７】
ＳＶＩＬＰカーネルのＲＦＢ実装を用いたＳＶＩＬＰの性能を、部分最小自乗（ＰＬＳ）と、複数事例カーネル（ＭＩＫ：ｍｕｌｔｉ  ｉｎｓｔａｎｃｅ  ｋｅｒｎｅｌｓ）と、残りのものでＣＨＥＭと呼ばれる、３つの化学的特徴（ＬＯＧＰ、ＬＵＭＯ、双極子モーメント）のみを使用するＲＢＦカーネルとを含む多くの関連技術と比較した。ＳＶＩＬＰの性能を公知の定量的行動活性相関（ＱＳＡＲ）ソフトウェアのＴＯＰＫＡＴ（Ｔｏｘｉｃｉｔｙ  Ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ  ｂｙ  Ｋｏｍｐｕｔｅｒ  Ａｓｓｉｓｔｅｄ  Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ）とも比較される。
【００２８】
実験に基づく方法論は、５つの群（５−ｆｏｌｄ）の交差妥当化確認を用いて、データを５つの部分又は群に分割した。評価のために、平均自乗誤差（ＭＳＥ）及び決定係数（Ｒ−ｓｑｕａｒｅｄ）（ＱＳＡＲにおいて標準の精密尺度）を使用した。Ｃ（正則化パラメータ）、ε（非感受性帯域幅を制御する）、及びσ（ガウス幅）は、カーネルベースの方法（ＳＶＩＬＰ、ＣＨＥＭ及びＭＩＫ）に対する調整可能パラメータである。ＰＬＳにおいては、調整可能パラメータは「構成要素の数」である。これらのパラメータは、いくつかのモデル選択方法によって設定することができる。パラメータ値を設定するための従来のプロトコルは、確認集合（ｖａｌｉｄａｔｉｏｎ  ｓｅｔ）を用いる双方のパラメータ値と相関するいくつかの基準を最小化（又は最大化）することである。
【００２９】
調整可能パラメータの最適値は、上述したように確認集合を使用して設定した。各群のパラメータは、訓練集合（ｔｒａｉｎｉｎｇ  ｓｅｔ）用のデータ（各群についての訓練集合）の７５％を具える部分集合を無作為に選択することにより、その群の訓練集合のみを使用し、残りのデータをテスト集合（ｔｅｓｔ  ｓｅｔ）として使用することで設定される。パラメータ値の範囲を包含する集合が選択された。その値の集合は、Ｃ＝｛１０，１００，１０００，１００００｝、ε＝｛０．１，０．３，０．５，１．０｝、及びσ＝｛０．１２５，０．２５，０．５，４，１６｝によって与えられる。
【００３０】
ＰＬＳについては、構成要素の数は１から１５の間であった。確認集合の最小のＭＳＥを与えるパラメータが選択された。選択されたパラメータに対し、（上述した方法により作成された）完全な訓練集合を用いてモデルが取得され、その能力を試験化合物で評価した。
【００３１】
ＳＶＩＬＰを用いて予測課題を実行するために、最初に節の集合を取得した。例や背景知識（原子結合や、例えば、フェニル環、アルデヒド、カルボキシル酸のような高級化学物質（ｈｉｇｈ  ｌｅｖｅｌ  ｃｈｅｍｉｃａｌ）群や、化学的特徴）が節の集合を生成するＣＰｒｏｇｏｌ５．０（Ｍｕｇｇｌｅｔｏｎ，Ｓ．Ｉｎｖｅｒｓｅ  ｅｎｔａｉｌｍｅｎｔ  ａｎｄ  Ｐｒｏｇｏｌ．Ｎｅｗ  Ｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ  Ｃｏｍｐｕｔｉｎｇ  １３（１９９５）２４５−２８６）に与えられる。
【００３２】
各群の取得される節の数が１５００−２０００の間で変わる場合に、全ての群について、正の圧縮（情報の測定）を伴う節を選択した。節の圧縮値は、
2009508246.tif 000012
によって与えられる。ここで、ｐは節から正確に推測できる正の事例数であり、ｎは節から正確に推測できない負の事例数であり、ｃは節の長さであり、ｈは節の入力／出力結合度を満たしている更なるアトムの数であり、Ｐは正の事例の総数である。
【００３３】
仮説節は次いで、各事例についてそれを包含するすべての仮説節の集合を示す仮説−事例の結合を計算するＰｒｏｌｏｇプログラムによって読み取られる。この作業において、節の上で同一の事前確率分布を用いた。次いで、ＳＶＩＬＰカーネルを用いて分子間の類似性を計算した。毒性の予測にＰＬＳを利用するために、ＳＶＩＬＰと同様に、ＣＰｒｏｇｏｌ５．０によって生成した同一の仮説節の集合を用いた。
【００３４】
ＳＶＭパッケージのＳＶＭＴｏｒｃｈ（“ＳＶＭＴｏｒｃｈ：Ｓｕｐｐｏｒｔ  ｖｅｃｔｏｒ  ｍａｃｈｉｎｅ  ｆｏｒ  ｌａｒｇｅｓｃａｌｅ  ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ  ｐｒｏｂｌｅｍｓ”，Ｃｏｌｌｏｂｅｒｔ，Ｒ及びＢｅｎｇｉｏ，Ｓ，２００１，Ｊｏｕｒｎａｌ  ｏｆ  Ｍａｃｈｉｎｅ  Ｌｅａｒｎｉｎｇ  Ｒｅｓｅａｒｃｈ  １，１４３−１６０）を、試験に使用した。
【００３５】
一連の試験を行ってＳＶＩＬＰの性能を評価した。第１組の試験は、毒性値を予測するＳＶＩＬＰアプローチの効力を、その他のアプローチと比較して評価するために行った。表１にその結果を示す。この結果はこの方法で５回行ったときの平均値である。統計学的な符号テストに基づくと、その他の方法との比較において、ＳＶＩＬＰは有意な改善を示している。
2009508246.tif 000013
【００３６】
第２組の試験においては、質的予測方法の性能を評価した。ＳＶＩＬＰアプローチは、分子を毒素、非毒素の２つのカテゴリに類別するのにそれを使用することによって評価した。ＳＶＩＬＰの性能を標準のＩＬＰシステムであるＣＰｒｏｇｏｌ５．０と比較した。全ての方法が高精度で非毒素分子を予測する。表２にはカテゴリ「毒素」についての結果を示す。マクネマー検定によると、ＳＶＩＬＰ法はその他の方法に対して有意な改善を示している。
2009508246.tif 000014
【００３７】
最後に、ＳＶＩＬＰをＴＯＰＫＡＴと比較した。そのソフトウェアはＳＭＩＬＥＳ文字列の分子構造を受け取り、自動的にその分子を異なる断片に分割し、次いで、これらの断片、並びにＬＯＧＰのようないくつかの化学記述子及び予測のための形状指数を使用する。商用ソフトウェアＴＯＰＫＡＴで、上記の方法を公平に比較するためには、各々の方法の訓練データに含まれていない分子の予測精度を考慮しなくてはならない。従って、ＴＯＰＫＡＴがデータベース内に有するＤＳＳＴｏｘ分子のいずれかが１６５の未知の分子を残して除外される。
【００３８】
表３に結果を示す。符号テストによると、ＳＶＩＬＰは、全てのその他のアプローチとの比較において有意な改善が示されている。本検討において、ＳＶＩＬＰがその他の全ての方法より能力が優れていることを結果が示している。この結果はアプローチの効力と有用性を確認するものである。
2009508246.tif 000015
【００３９】
上述したカーネルはＳＶＭと共に使用することに限定されず、カーネルＣＣＡ、カーネルＰＣＡ，ガウス処理装置（Ｇａｕｓｓｉａｎ  ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）のようなその他の技術と共に用いることもできると理解される。本発明は分子の毒性を分析するための実施例に関連して記述されているが、その他のどんな分子活動の測定にも、又は現実に、例えば生化学的ネットワークのようなその他のどんな物体の集合の数的属性の予測にも等しく利用可能であると理解される。本発明は、例えばソフトウェア、ハードウェア又はファームウェアのような適切な方法で実装でき、どんな適切な問題にも利用できる。
【図面の簡単な説明】
【００４０】
例を用いて本発明の実施例を、添付図を参照してここに記述する。
【図１】図１は、本発明の実施例を説明するために使用される８つの小さな分子の構造式を示す。
【図１】
2009508246.tif 000016
【国際調査報告】
2009508246.tif 000017
2009508246.tif 000018