(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
予測対象である分子を構成する原子毎にその原子を包囲する原子球面を描き、前記原子球面のうち他の原子の原子球面と交叉する部分をインテリア球面とし、前記原子球面のうち前記インテリア球面を除く部分をフロンティア球面とし、
前記原子球面上に所定均等間隔毎にプローブ点を設け、
各々の原子毎に、前記インテリア球面を切り取る面と前記フロンティア球面とによって囲われた空間を占有する度合いを相当する原子の空間占有度として求め、
各々の原子の前記フロンティア球面上の各々の前記プローブ点毎に、前記プローブ点に設定した単位電荷と前記分子を構成する全ての原子の電荷との間の静電エネルギーを求め、前記静電エネルギーの相当する原子の前記フロンティア球面上の和を相当する原子の静電的因子として求め、
各々の原子の前記フロンティア球面上の各々の前記プローブ点毎に、前記プローブ点に設定した所定の立体特性を有するプローブ原子と前記分子を構成する全ての原子との間のファンデルワールズエネルギーを求め、前記ファンデルワールズエネルギーの相当する原子の前記フロンティア球面上の和を相当する原子の立体的因子として求め、
前記空間占有度と前記静電的因子と前記立体的因子とを相当する原子の反応特性値とし、各々の原子毎の前記反応特性値を求め、
前記予測対象である分子に対し求めた前記反応特性値と反応特性が既知である前記複数のデータ分子に対し求めた前記反応特性値とを比較し、前記反応特性値が近いほど反応特性がより類似すると判断することによって、前記予測対象である分子の反応特性を予測し、
前記空間占有度は、前記インテリア球面を切り取る面と前記フロンティア球面とによって囲われた前記空間の体積である
ことを特徴とする分子の反応特性予測方法。
【請求項２】
予測対象である分子を構成する原子毎にその原子を包囲する原子球面を描き、前記原子球面のうち他の原子の原子球面と交叉する部分をインテリア球面とし、前記原子球面のうち前記インテリア球面を除く部分をフロンティア球面とし、
前記原子球面上に所定均等間隔毎にプローブ点を設け、
各々の原子毎に、前記インテリア球面を切り取る面と前記フロンティア球面とによって囲われた空間を占有する度合いを相当する原子の空間占有度として求め、
各々の原子の前記フロンティア球面上の各々の前記プローブ点毎に、前記プローブ点に設定した単位電荷と前記分子を構成する全ての原子の電荷との間の静電エネルギーを求め、前記静電エネルギーの相当する原子の前記フロンティア球面上の和を相当する原子の静電的因子として求め、
各々の原子の前記フロンティア球面上の各々の前記プローブ点毎に、前記プローブ点に設定した所定の立体特性を有するプローブ原子と前記分子を構成する全ての原子との間のファンデルワールズエネルギーを求め、前記ファンデルワールズエネルギーの相当する原子の前記フロンティア球面上の和を相当する原子の立体的因子として求め、
前記空間占有度と前記静電的因子と前記立体的因子とを相当する原子の反応特性値とし、各々の原子毎の前記反応特性値を求め、
前記予測対象である分子に対し求めた前記反応特性値と反応特性が既知である前記複数のデータ分子に対し求めた前記反応特性値とを比較し、前記反応特性値が近いほど反応特性がより類似すると判断することによって、前記予測対象である分子の反応特性を予測し、
前記空間占有度は、前記フロンティア球面上に存在する前記プローブ点の個数である
ことを特徴とする分子の反応特性予測方法。
【請求項３】
予測対象である分子を構成する原子毎にその原子を包囲する原子球面を描き、前記原子球面のうち他の原子の原子球面と交叉する部分をインテリア球面とし、前記原子球面のうち前記インテリア球面を除く部分をフロンティア球面とし、
前記原子球面上に所定均等間隔毎にプローブ点を設け、
各々の原子毎に、前記インテリア球面を切り取る面と前記フロンティア球面とによって囲われた空間を占有する度合いを相当する原子の空間占有度として求め、
各々の原子の前記フロンティア球面上の各々の前記プローブ点毎に、前記プローブ点に設定した単位電荷と前記分子を構成する全ての原子の電荷との間の静電エネルギーを求め、前記静電エネルギーの相当する原子の前記フロンティア球面上の和を相当する原子の静電的因子として求め、
各々の原子の前記フロンティア球面上の各々の前記プローブ点毎に、前記プローブ点に設定した所定の立体特性を有するプローブ原子と前記分子を構成する全ての原子との間のファンデルワールズエネルギーを求め、前記ファンデルワールズエネルギーの相当する原子の前記フロンティア球面上の和を相当する原子の立体的因子として求め、
前記空間占有度と前記静電的因子と前記立体的因子とを相当する原子の反応特性値とし、各々の原子毎の前記反応特性値を求め、
前記予測対象である分子に対し求めた前記反応特性値と反応特性が既知である前記複数のデータ分子に対し求めた前記反応特性値とを比較し、前記反応特性値が近いほど反応特性がより類似すると判断することによって、前記予測対象である分子の反応特性を予測し、
前記空間占有度は、前記フロンティア球面の面積である
ことを特徴とする分子の反応特性予測方法。
【請求項４】
前記原子球面は、各々の原子のファンデルワールズ半径または各々の原子のファンデルワールズ半径に所定厚さを共通に加算した径を球面半径とする球面であることを特徴とする請求項１、２または３のいずれか１項に記載の分子の反応特性予測方法。
【請求項５】
前記静電的因子は、相当する前記構成要素空間の前記フロンティア球面上の前記静電エネルギーの前記和を対応する前記空間占有度によって除算し規格化されており、
前記立体的因子は、相当する前記構成要素空間の前記フロンティア球面上の前記ファンデルワールズエネルギーの前記和を対応する前記空間占有度によって除算し規格化されていることを特徴とする請求項１、２または３のいずれか１項に記載の分子の反応特性予測方法。
【請求項６】
予測対象である分子の反応特性を予測する分子の反応特性予測方法であって、
分子の空間的大きさを反映するように分子包囲面を設定し、前記分子包囲面で囲われた空間を分子包囲空間とし、
所定の空間分割手順に従って、前記分子包囲空間を分子の反応特性を特徴づける複数の構成要素空間に分子を構成する複数の原子の各々の原子がそれぞれ前記構成要素空間内に含まれるように分割し、前記構成要素空間を囲う輪郭面を構成要素包囲面とし、
各々の前記構成要素包囲面のうち前記分子包囲面上にある部分を各々の前記構成要素空間のフロンティア包囲面とし、
各々の前記構成要素空間の前記フロンティア包囲面上に所定均等間隔毎にプローブ点を設け、
各々の前記構成要素空間毎に、前記分子包囲空間を占有する度合いを各々の前記構成要素空間の空間占有度として求め、
各々の前記構成要素空間の前記フロンティア包囲面上の各々の前記プローブ点毎に、前記プローブ点に設定した単位電荷と前記分子を構成する全ての原子の電荷との間の静電エネルギーを求め、前記静電エネルギーの相当する前記構成要素空間の前記フロンティア包囲面上の和を相当する前記構成要素空間の静電的因子として求め、
各々の前記構成要素空間の前記フロンティア包囲面上の各々の前記プローブ点毎に、前記プローブ点に設定した所定の立体特性を有するプローブ原子と前記分子を構成する全ての原子との間のファンデルワールズエネルギーを求め、前記ファンデルワールズエネルギーの相当する前記構成要素空間の前記フロンティア包囲面上の和を相当する前記構成要素空間の立体的因子として求め、
前記空間占有度と前記静電的因子と前記立体的因子とを相当する前記構成要素空間の反応特性値とし、各々の前記構成要素空間毎の前記反応特性値を求め、
反応特性が既知である複数のデータ分子を選択し、前記データ分子毎に前記データ分子を構成する原子に対応する前記構成要素空間毎の前記反応特性値を求め、
前記予測対象である分子に対し求めた前記反応特性値と反応特性が既知である前記複数のデータ分子に対し求めた前記反応特性値とを比較し、前記反応特性値が近いほど反応特性がより類似すると判断することによって、前記予測対象である分子の反応特性を予測し、
前記分子包囲面は、前記分子のフロンティア分子軌道によって形成される空間を囲う包囲面であり、
前記所定の空間分割手順は分子を構成する原子の中心を母点とし前記分子包囲空間をボロノイ分割することであり、前記構成要素空間は前記ボロノイ分割によって形成されるボロノイ領域であり、
前記空間占有度は、前記構成要素空間の体積である
ことを特徴とする分子の反応特性予測方法。
【請求項７】
予測対象である分子の反応特性を予測する分子の反応特性予測方法であって、
分子の空間的大きさを反映するように分子包囲面を設定し、前記分子包囲面で囲われた空間を分子包囲空間とし、
所定の空間分割手順に従って、前記分子包囲空間を分子の反応特性を特徴づける複数の構成要素空間に分子を構成する複数の原子の各々の原子がそれぞれ前記構成要素空間内に含まれるように分割し、前記構成要素空間を囲う輪郭面を構成要素包囲面とし、
各々の前記構成要素包囲面のうち前記分子包囲面上にある部分を各々の前記構成要素空間のフロンティア包囲面とし、
各々の前記構成要素空間の前記フロンティア包囲面上に所定均等間隔毎にプローブ点を設け、
各々の前記構成要素空間毎に、前記分子包囲空間を占有する度合いを各々の前記構成要素空間の空間占有度として求め、
各々の前記構成要素空間の前記フロンティア包囲面上の各々の前記プローブ点毎に、前記プローブ点に設定した単位電荷と前記分子を構成する全ての原子の電荷との間の静電エネルギーを求め、前記静電エネルギーの相当する前記構成要素空間の前記フロンティア包囲面上の和を相当する前記構成要素空間の静電的因子として求め、
各々の前記構成要素空間の前記フロンティア包囲面上の各々の前記プローブ点毎に、前記プローブ点に設定した所定の立体特性を有するプローブ原子と前記分子を構成する全ての原子との間のファンデルワールズエネルギーを求め、前記ファンデルワールズエネルギーの相当する前記構成要素空間の前記フロンティア包囲面上の和を相当する前記構成要素空間の立体的因子として求め、
前記空間占有度と前記静電的因子と前記立体的因子とを相当する前記構成要素空間の反応特性値とし、各々の前記構成要素空間毎の前記反応特性値を求め、
反応特性が既知である複数のデータ分子を選択し、前記データ分子毎に前記データ分子を構成する原子に対応する前記構成要素空間毎の前記反応特性値を求め、
前記予測対象である分子に対し求めた前記反応特性値と反応特性が既知である前記複数のデータ分子に対し求めた前記反応特性値とを比較し、前記反応特性値が近いほど反応特性がより類似すると判断することによって、前記予測対象である分子の反応特性を予測し、
前記分子包囲面は、前記分子のフロンティア分子軌道によって形成される空間を囲う包囲面であり、
前記所定の空間分割手順は分子を構成する原子の中心を母点とし前記分子包囲空間をボロノイ分割することであり、前記構成要素空間は前記ボロノイ分割によって形成されるボロノイ領域であり、
前記空間占有度は、前記フロンティア包囲面上に存在する前記プローブ点の個数である
ことを特徴とする分子の反応特性予測方法。
【請求項８】
予測対象である分子の反応特性を予測する分子の反応特性予測方法であって、
分子の空間的大きさを反映するように分子包囲面を設定し、前記分子包囲面で囲われた空間を分子包囲空間とし、
所定の空間分割手順に従って、前記分子包囲空間を分子の反応特性を特徴づける複数の構成要素空間に分子を構成する複数の原子の各々の原子がそれぞれ前記構成要素空間内に含まれるように分割し、前記構成要素空間を囲う輪郭面を構成要素包囲面とし、
各々の前記構成要素包囲面のうち前記分子包囲面上にある部分を各々の前記構成要素空間のフロンティア包囲面とし、
各々の前記構成要素空間の前記フロンティア包囲面上に所定均等間隔毎にプローブ点を設け、
各々の前記構成要素空間毎に、前記分子包囲空間を占有する度合いを各々の前記構成要素空間の空間占有度として求め、
各々の前記構成要素空間の前記フロンティア包囲面上の各々の前記プローブ点毎に、前記プローブ点に設定した単位電荷と前記分子を構成する全ての原子の電荷との間の静電エネルギーを求め、前記静電エネルギーの相当する前記構成要素空間の前記フロンティア包囲面上の和を相当する前記構成要素空間の静電的因子として求め、
各々の前記構成要素空間の前記フロンティア包囲面上の各々の前記プローブ点毎に、前記プローブ点に設定した所定の立体特性を有するプローブ原子と前記分子を構成する全ての原子との間のファンデルワールズエネルギーを求め、前記ファンデルワールズエネルギーの相当する前記構成要素空間の前記フロンティア包囲面上の和を相当する前記構成要素空間の立体的因子として求め、
前記空間占有度と前記静電的因子と前記立体的因子とを相当する前記構成要素空間の反応特性値とし、各々の前記構成要素空間毎の前記反応特性値を求め、
反応特性が既知である複数のデータ分子を選択し、前記データ分子毎に前記データ分子を構成する原子に対応する前記構成要素空間毎の前記反応特性値を求め、
前記予測対象である分子に対し求めた前記反応特性値と反応特性が既知である前記複数のデータ分子に対し求めた前記反応特性値とを比較し、前記反応特性値が近いほど反応特性がより類似すると判断することによって、前記予測対象である分子の反応特性を予測し、
前記分子包囲面は、前記分子のフロンティア分子軌道によって形成される空間を囲う包囲面であり、
前記所定の空間分割手順は分子を構成する原子の中心を母点とし前記分子包囲空間をボロノイ分割することであり、前記構成要素空間は前記ボロノイ分割によって形成されるボロノイ領域であり、
前記空間占有度は、前記フロンティア包囲面の面積である
ことを特徴とする分子の反応特性予測方法。
【請求項９】
前記静電的因子は、相当する前記構成要素空間の前記フロンティア包囲面上の前記静電エネルギーの前記和を対応する前記空間占有度によって除算し規格化されており、
前記立体的因子は、相当する前記構成要素空間の前記フロンティア包囲面上の前記ファンデルワールズエネルギーの前記和を対応する前記空間占有度によって除算し規格化されていることを特徴とする請求項６、７または８のいずれか１項に記載の分子の反応特性予測方法。
【請求項１０】
前記所定の立体特性を有する前記プローブ原子は、ｓｐ3 炭素、ｓｐ2 炭素あるいはｓｐ炭素であることを特徴とする請求項１、２、３、６、７または８のいずれか１項に記載の分子の反応特性予測方法。
【請求項１１】
前記複数のデータ分子の各々の前記データ分子に対し、前記データ分子を構成する原子毎に求めた前記空間占有度と前記静電的因子と前記立体的因子の値から前記反応特性値の３次元ベクトルを形成し、
これらの３次元ベクトルを入力データとして、自己組織化ニューラルネットワークの手法に従って処理し、処理した結果を反応特性予測用マップに表示し、
前記予測対象である分子の前記反応特性予測用マップにおける位置を調べることによって前記予測対象である分子の反応特性を予測する
ことを特徴とする請求項１、２、３、６、７または８のいずれか１項に記載の分子の反応特性予測方法。
【請求項１２】
前記自己組織化ニューラルネットワークはコホーネンニューラルネットワークであり、前記反応特性予測用マップはコホーネンマップであることを特徴とする請求項１１に記載の分子の反応特性予測方法。
【請求項１３】
前記コホーネンマップは、平面状に表示されていることを特徴とする請求項１２に記載の分子の反応特性予測方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、分子の反応特性予測方法に係り、特に、複数の分子の間の分子の反応特性の相関特性を予測する分子の反応特性予測方法、反応特性予測用マップ及びコンピュータ読み取り可能な記録媒体に関する。
【０００２】
【従来の技術】
薬物開発においては、活性予測と薬物設計が行われ、薬物と受容体の構造や両者間の相互作用等と、薬物が生体に及ぼす薬理活性との間の相関が調べられ、設計上の薬物が所望の活性を有するかが予測され、薬物の設計が行われる。
【０００３】
また、合成化学の分野においては、反応性の予測と合成設計が行われ、反応物の構造や反応物間の相互作用等と、反応性との間の相関が調べられ、想定している反応生成物が十分の量で得られるかが予測され、最適な合成経路の設計が行われる。
【０００４】
薬物開発の分野においては、従来、反応体分子の反応特性を予測する方法として、ＣｏＭＦＡ法（Coparative molecular field analysis ）が知られている（例えば、R.D.III Cramer等,J.Am.Chem.Soc.,1988,110,5959 ）。
【０００５】
ＣｏＭＦＡ法においては、ＣｏＭＦＡフィールドを発生させて化学構造の３次元表現を行うことが行われる。ＣｏＭＦＡフィールドは、反応特性を予測しようとする分子を囲う例えば直方体状の領域を形成し、その囲う領域に格子状に分布する格子点をプローブ点として考え、そのプローブ点毎にプローブ原子を置いて、それらのプローブ原子と分子を構成する置換基等の構成部分との相互作用のエネルギーを計算することによって求められる。
【０００６】
ＣｏＭＦＡ法においては、反応特性を予測しようとする分子の主要部を占める部分を共通部分である母核とし、母核を互いに共通にする分子について置換部分を種々の置換基等で置換し、得られるＣｏＭＦＡフィールドの相関特性から、母核を互いに共通にする分子の間で相互の反応特性の類比の有無が判断される。
【０００７】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、ＣｏＭＦＡ法においては、母核を共通にすることを前提とし、ある分子の反応特性を予測しようとする場合にその分子と母核を共通にする分子との間でのみ相互の反応特性の類比の有無が判断される。
【０００８】
このため、分子の大きさが大きく異なったりして母核を共通にしない分子の間では、相互の反応特性の類比の有無を判断することができなかった。
【０００９】
また、ＣｏＭＦＡ法においては、反応特性を予測しようとする分子を構成する細かいサイトに分解してサイト毎に特性値を求めるのではなく、分子全体として一つのＣｏＭＦＡフィールドを求めているため、分子を構成するサイトの各々がどのように反応に寄与しているのかについては不知であり、分子の反応特性を高精度に予測し考察することができなかった。
【００１０】
また、ＣｏＭＦＡ法においては、重ね合わせた薬物分子を取り囲む直方体は対象とする薬物分子群のサイズにより異なるものであるため、得られる特性値が対象とする分子群に依存するという限界がある。
【００１１】
また、ＣｏＭＦＡ法は薬物開発における活性予測と薬物設計に適用されるものであり、合成化学の分野における反応性の予測と合成設計にはＣｏＭＦＡ法を適用することができない。合成化学の分野における反応性の予測と合成設計に対し指針となるとともに、薬物開発における活性予測と薬物設計においても指針となる反応特性予測方法は、未だ存在しないというべきである。
【００１２】
そこで、本発明の目的は上記従来技術の有する問題を解消し、合成化学の分野をはじめ薬物開発の分野を含む広い化学分野で適用可能であり、母核を共通にする制限を受けることなく種々の分子の間で反応特性の類比の有無を高い精度で予測可能な分子の反応特性予測方法、反応特性予測用マップ及びコンピュータ読み取り可能な記録媒体を提供することである。
【００１３】
【課題を解決するための手段】
上記目的を達成するために、本発明に係る分子の反応特性予測方法は、予測対象である分子の反応特性を予測する分子の反応特性予測方法であって、分子の空間的大きさを反映するように分子包囲面を設定し、前記分子包囲面で囲われた空間を分子包囲空間とし、所定の空間分割手順に従って、前記分子包囲空間を分子の反応特性を特徴づける複数の構成要素空間に分子を構成する複数の原子の各々の原子がそれぞれ前記構成要素空間内に含まれるように分割し、前記構成要素空間を囲う輪郭面を構成要素包囲面とし、各々の前記構成要素包囲面のうち前記分子包囲面上にある部分を各々の前記構成要素空間のフロンティア包囲面とし、各々の前記構成要素空間の前記フロンティア包囲面上に所定均等間隔毎にプローブ点を設け、各々の前記構成要素空間毎に、前記分子包囲空間を占有する度合いを各々の前記構成要素空間の空間占有度として求め、各々の前記構成要素空間の前記フロンティア包囲面上の各々の前記プローブ点毎に、前記プローブ点に設定した単位電荷と前記分子を構成する全ての原子の電荷との間の静電エネルギーを求め、前記静電エネルギーの相当する前記構成要素空間の前記フロンティア包囲面上の和を相当する前記構成要素空間の静電的因子として求め、各々の前記構成要素空間の前記フロンティア包囲面上の各々の前記プローブ点毎に、前記プローブ点に設定した所定の立体特性を有するプローブ原子と前記分子を構成する全ての原子との間のファンデルワールズエネルギーを求め、前記ファンデルワールズエネルギーの相当する前記構成要素空間の前記フロンティア包囲面上の和を相当する前記構成要素空間の立体的因子として求め、前記空間占有度と前記静電的因子と前記立体的因子とを相当する前記構成要素空間の反応特性値とし、各々の前記構成要素空間毎の前記反応特性値を求め、反応特性が既知である複数のデータ分子を選択し、前記データ分子毎に前記データ分子を構成する原子に対応する前記構成要素空間毎の前記反応特性値を求め、前記予測対象である分子に対し求めた前記反応特性値と反応特性が既知である前記複数のデータ分子に対し求めた前記反応特性値とを比較し、前記反応特性値が近いほど反応特性がより類似すると判断することによって、前記予測対象である分子の反応特性を予測することを特徴とする。
【００１４】
ここで、前記分子包囲面は、分子を構成する複数の原子の各々の原子毎に原子の中心を球面中心として原子球面を求め複数の前記原子球面によって構成される最外郭包絡面であることを特徴とする。
【００１５】
また、各々の前記構成要素空間は、分子を構成する複数の原子の各々の原子を囲う空間であることを特徴とする。
【００１６】
また、分子を構成する複数の原子の各々の原子毎に原子の中心を球面中心として原子球面を求め、前記原子球面のうち他の原子の原子球面と交叉する部分をインテリア球面とし、前記原子球面のうち前記インテリア球面を除く部分をフロンティア球面とし、前記構成要素空間は、前記インテリア球面を切り取る面と前記フロンティア球面とによって囲われた空間であることを特徴とする。
【００１７】
また、分子を構成する複数の原子の各々の原子毎に原子の中心を球面中心として原子球面を求め、前記原子球面のうち他の原子の原子球面と交叉する部分をインテリア球面とし、前記原子球面のうち前記インテリア球面を除く部分をフロンティア球面とし、前記フロンティア包囲面は、前記フロンティア球面であることを特徴とする。
【００１８】
また、分子を構成する複数の原子の各々の原子毎に原子の中心を球面中心として原子球面を求め、前記原子球面は、各々の原子のファンデルワールズ半径または各々の原子のファンデルワールズ半径に所定厚さを共通に加算した径を球面半径とする球面であることを特徴とする。
【００１９】
また、前記分子包囲面は、前記分子のフロンティア分子軌道によって形成される空間を囲う包囲面であることを特徴とする。
【００２０】
また、前記所定の空間分割手順は分子を構成する原子の中心を母点とし前記分子包囲空間をボロノイ分割することであり、前記構成要素空間は前記ボロノイ分割によって形成されるボロノイ領域であることを特徴とする。
【００２１】
また、前記空間占有度は、前記構成要素空間の体積であることを特徴とする。
また、前記空間占有度は、前記フロンティア包囲面上に存在する前記プローブ点の個数であることを特徴とする。
【００２２】
また、前記空間占有度は、前記フロンティア包囲面の面積であることを特徴とする。
【００２３】
また、前記静電的因子は、相当する前記構成要素空間の前記フロンティア包囲面上の前記静電エネルギーの前記和を対応する前記空間占有度によって除算し規格化されており、前記立体的因子は、相当する前記構成要素空間の前記フロンティア包囲面上の前記ファンデルワールズエネルギーの前記和を対応する前記空間占有度によって除算し規格化されていることを特徴とする。
【００２４】
また、前記プローブ原子は、ｓｐ3炭素、ｓｐ2炭素あるいはｓｐ炭素であることを特徴とする。
【００２５】
また、前記複数のデータ分子の各々の前記データ分子に対し、前記データ分子を構成する原子毎に求めた前記空間占有度と前記静電的因子と前記立体的因子の値から前記反応特性値の３次元ベクトルを形成し、これらの３次元ベクトルを入力データとして、自己組織化ニューラルネットワークの手法に従って処理し、処理した結果を反応特性予測用マップに表示し、前記予測対象である分子の前記反応特性予測用マップにおける位置を調べることによって前記予測対象である分子の反応特性を予測することを特徴とする。
【００２７】
また、前記自己組織化ニューラルネットワークはコホーネンニューラルネットワークであり、前記反応特性予測用マップはコホーネンマップであることを特徴とする。
【００２８】
また、前記コホーネンマップは、平面状に表示されていることを特徴とする。
さらに、本発明に係る分子の反応特性予測方法は、予測対象である分子を構成する原子毎にその原子を包囲する原子球面を描き、前記原子球面のうち他の原子の原子球面と交叉する部分をインテリア球面とし、前記原子球面のうち前記インテリア球面を除く部分をフロンティア球面とし、前記原子球面上に所定均等間隔毎にプローブ点を設け、各々の原子毎に、前記インテリア球面を切り取る面と前記フロンティア球面とによって囲われた空間を占有する度合いを相当する原子の空間占有度として求め、各々の原子の前記フロンティア球面上の各々の前記プローブ点毎に、前記プローブ点に設定した単位電荷と前記分子を構成する全ての原子の電荷との間の静電エネルギーを求め、前記静電エネルギーの相当する原子の前記フロンティア球面上の和を相当する原子の静電的因子として求め、各々の原子の前記フロンティア球面上の各々の前記プローブ点毎に、前記プローブ点に設定した所定の立体特性を有するプローブ原子と前記分子を構成する全ての原子との間のファンデルワールズエネルギーを求め、前記ファンデルワールズエネルギーの相当する原子の前記フロンティア球面上の和を相当する原子の立体的因子として求め、前記空間占有度と前記静電的因子と前記立体的因子とを相当する原子の反応特性値とし、各々の原子毎の前記反応特性値を求め、前記予測対象である分子に対し求めた前記反応特性値と反応特性が既知である前記複数のデータ分子に対し求めた前記反応特性値とを比較し、前記反応特性値が近いほど反応特性がより類似すると判断することによって、前記予測対象である分子の反応特性を予測することを特徴とする。
【００２９】
さらに、本発明に係る反応特性予測用マップは、予測対象である分子の反応特性を予測するために使用する反応特性予測用マップであり、請求項１に記載の方法によって、前記複数のデータ分子の各々の前記データ分子に対し、前記データ分子を構成する原子毎に求めた前記空間占有度と前記静電的因子と前記立体的因子の値から前記反応特性値の３次元ベクトルを形成し、これらの３次元ベクトルを入力データとして、自己組織化ニューラルネットワークの手法に従って処理し、処理した結果を表示する反応特性予測用マップであって、前記予測対象である分子の前記反応特性予測用マップにおける位置を調べることによって前記予測対象である分子の反応特性を予測することに使用することを特徴とする。
さらに、本発明に係る記録媒体は、予測対象である分子の反応特性を予測するためのプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体であって、分子の空間的大きさを反映するように分子包囲面を設定し、前記分子包囲面で囲われた空間を分子包囲空間とし、所定の空間分割手順に従って、前記分子包囲空間を分子の反応特性を特徴づける複数の構成要素空間に分子を構成する複数の原子の各々の原子がそれぞれ前記構成要素空間内に含まれるように分割し、前記構成要素空間を囲う輪郭面を構成要素包囲面とし、各々の前記構成要素包囲面のうち前記分子包囲面上にある部分を各々の前記構成要素空間のフロンティア包囲面とし、々の前記構成要素空間の前記フロンティア包囲面上に所定均等間隔毎にプローブ点を設け、各々の前記構成要素空間毎に、前記分子包囲空間を占有する度合いを各々の前記構成要素空間の空間占有度として求め、各々の前記構成要素空間の前記フロンティア包囲面上の各々の前記プローブ点毎に、前記プローブ点に設定した単位電荷と前記分子を構成する全ての原子の電荷との間の静電エネルギーを求め、前記静電エネルギーの相当する前記構成要素空間の前記フロンティア包囲面上の和を相当する前記構成要素空間の静電的因子として求め、各々の前記構成要素空間の前記フロンティア包囲面上の各々の前記プローブ点毎に、前記プローブ点に設定した所定の立体特性を有するプローブ原子と前記分子を構成する全ての原子との間のファンデルワールズエネルギーを求め、前記ファンデルワールズエネルギーの相当する前記構成要素空間の前記フロンティア包囲面上の和を相当する前記構成要素空間の立体的因子として求め、前記空間占有度と前記静電的因子と前記立体的因子とを相当する前記構成要素空間の反応特性値とし、各々の前記構成要素空間毎の前記反応特性値を求め、反応特性が既知である複数のデータ分子を選択し、前記データ分子毎に前記データ分子を構成する原子に対応する前記構成要素空間毎の前記反応特性値を求め、前記予測対象である分子に対し求めた前記反応特性値と反応特性が既知である前記複数のデータ分子に対し求めた前記反応特性値とを比較し、前記反応特性値が近いほど反応特性がより類似すると判断することによって、前記予測対象である分子の反応特性を予測することを特徴とする。
【００３０】
【発明の実施の形態】
以下に図面を参照して、本発明に係る分子の反応特性予測方法の実施の形態について説明する。本発明に係る分子の反応特性予測方法は、分子を取り囲む３次元的な場の電子的・立体的特徴を数値的に特性化する新しい手法でありＦＲＡＵ（Field-characterization for reaction analysis and understanding）と命名されるものである。
【００３１】
ＦＲＡＵにおいては、まず、分子の空間的大きさを反映するように分子包囲面２０（図１（ｅ）参照）を設定する。この分子包囲面２０は、例えば、いわゆる分子のフロンティア分子軌道によって形成される分子包囲空間を囲う包囲面として設定することも可能であり、あるいは、以後に詳述するように、分子包囲面２０を複数の原子球面４によって構成される最外郭包絡面とすることも可能である。
【００３２】
前記分子包囲面２０で囲われた空間を分子包囲空間２１（図１（ｅ）参照）を所定の空間分割手順に従って、複数の構成要素空間２２（図１（ｅ）参照）に分割する。前記構成要素空間２２は分子の反応特性を特徴づける空間単位である。前記分構成要素空間を囲う輪郭面を構成要素包囲面２３とし、各々の前記構成要素包囲面２３のうち前記分子包囲面上にある部分を各々の前記構成要素空間のフロンティア包囲面５（図１（ｄ）参照）とする。
【００３３】
以下では、前記分子包囲面２０が分子を構成する複数の原子の原子球面４によって構成される最外郭包絡面である場合を例にとり、また、フロンティア包囲面２０としてフロンティア球面を採用した場合を例にとり、また、空間占有度としてフロンティア球面上に存在するプローブ点の個数を採用した場合を例にとり、本発明の実施の形態を説明する。
【００３４】
まず、図１（ａ），（ｂ），（ｃ），（ｄ），（ｅ）を参照して、分子を取り囲む場を特性値化する手順について説明する。
【００３５】
図１（ａ）に示すように、反応予測の対象である分子１は模式的に複数の原子２ａ，２ｂ，２ｃ・・が格子で結合されて構成されている。
【００３６】
図１（ｂ）において、符号３は原子２ａの原子中心を中心とし例えば１乃至２オングストロームのファンデルワールズ半径を半径とするファンデルワールズ半径球面を示し、同様に分子１を構成する他の原子に対してもファンデルワールズ半径球面が示されている。
【００３７】
本発明に係るＦＲＡＵにおいては、図１（ｂ）に示すように、原子２ａの原子中心を中心としファンデルワールズ半径以上の径を半径とする原子球面４がまず描かれる。原子球面４の半径は、各々の原子のファンデルワールズ半径そのものあるいは、各々の原子のファンデルワールズ半径に所定厚み例えば０．１オングストロームだけ共通に加算された半径である。分子１を構成する全ての原子２ａ，２ｂ，２ｃ・・について原子球面４が描かれる。
【００３８】
図１（ｃ），（ｄ）に示すように、各々の原子の原子球面４のうち他の原子の原子球面と交叉する部分をインテリア球面６とし、原子球面４のうちインテリア球面６を除く部分をフロンティア球面５とする。図１（ｄ）に、原子２ａのフロンティア球面５とインテリア球面６とを分子１から抽出して示す。フロンティア球面５は外方に対し露出した部分であり、化学反応に主として関与する領域として想定することができる。
【００３９】
また、前記構成要素空間は、インテリア球面６を切り取る面とフロンティア球面５とによって囲われた空間に相当する。
【００４０】
次に、図１（ｅ）に示すように、原子球面４上に所定均等間隔毎にプローブ点７を設定する。プローブ点７は、その位置において分子１の特性を診断する点である。
【００４１】
ＦＲＡＵにおいては、分子１の電子的・立体的特徴を数値的に特性化するために３種類の特性因子を演算することが行われる。３種類の特性因子は、空間占有度（ＦＦfield ）と静電的因子（ＦＦelectro ）と立体的因子（ＦＦsteric）であり、これらはＦＲＡＵ特性（ＦＦ）と呼ばれる。ＦＲＡＵ特性（ＦＦ）は、分子１を構成する各々の原子２ａ，２ｂ，２ｃ・・について演算される。
【００４２】
空間占有度（ＦＦfield ）は、各々の原子２ａ，２ｂ，２ｃ・・のフロンティア球面５上に存在するプローブ点７の個数として与えられる。空間占有度（ＦＦfield ）が大きいということは、分子１の全体の反応特性の中における相当する原子の特性が占める割合が大きいことを示す。
【００４３】
静電的因子（ＦＦelectro ）は、各々の原子のフロンティア球面５上の各々のプローブ点７毎に、プローブ点７に設定した単位電荷と分子１を構成する全ての原子２ａ，２ｂ，２ｃ・・の電荷との間の静電エネルギーを求め、この静電エネルギーを相当する原子のフロンティア球面５上のプローブ点７について加算して与えられ、式（１）によって示される。
【００４４】
【数１】
0003892166.tif 000002
式（１）において、ｎａｔｏｍは分子１を構成する原子の個数を示し、ｃｈａｒｇｅ（ｊ）は各々の原子の電荷を示し、ＦＦfield は前述の空間占有度を示す。静電的因子（ＦＦelectro ）が大きいということは、例えば正電荷を有する反応相手が接近しにくいことを示す。
【００４５】
立体的因子（ＦＦsteric）は、各々の原子のフロンティア球面５上の各々のプローブ点７毎に、プローブ点７に設定した所定の立体特性を有するプローブ原子と分子を構成する全ての原子との間のファンデルワールズエネルギーを求め、このファンデルワールズエネルギーの相当する原子のフロンティア球面４上の和として与えられる。立体的因子（ＦＦsteric）は、分子力場ＭＭЗの中のファンデルワールズエネルギーを計算するための数学的手法を用いて演算され、式（２）によって示される。
【００４６】
【数２】
0003892166.tif 000003
プローブ原子としては、例えば、ｓｐ3 炭素、ｓｐ2 炭素、またはｓｐ炭素を用いることが好適であり、式（２）においては、プローブ原子としてｓｐ3 炭素を用いている。式（２）において、εは原子の硬さを表すＭＭЗのパラメータを示し、ri（またはrj）はＭＭЗにおいて定義されたファンデルワールズ半径を示し、rij は相当する原子のフロンティア球面５上のｉ番目のプローブ点とｊ番目の原子との間の距離を示す。立体的因子（ＦＦsteric）が大きいということは、立体的反発が大きいため反応相手が近づきにくいことを示す。
【００４７】
なお、上述の説明において、空間占有度（ＦＦfield ）として、各々の原子２ａ，２ｂ，２ｃ・・のフロンティア球面５上に存在するプローブ点７の個数を採用した例であったが、空間占有度（ＦＦfield ）として、各々の原子２ａ，２ｂ，２ｃ・・のフロンティア球面５の面積を採用することも可能である。空間占有度（ＦＦfield ）としてフロンティア球面５の面積を採用することは、フロンティア球面５の面積が解析的に求められる場合に有用である。
【００４８】
また、上述の説明においては、分子の空間的大きさを反映するように分子包囲面２０をまず設定することを前提とするとし、そして、この分子包囲面２０として、複数の原子球面４によって構成される最外郭包絡面を採用する場合を説明した。しかしながら、当初から分子包囲面を設定することを前提とすることなく、分子１を構成する複数の原子２ａ，２ｂ，２ｃ・・の各々の原子毎に原子の中心を球面中心として原子球面４を求め、分子包囲面は、複数の原子球面４によって構成される最外郭包絡面として結果的に得られるものであると考えることも可能である。
【００４９】
また、上述の説明では、複数の原子球面４を求めて前記分子包囲空間２１を複数の構成要素空間２３に分割する場合を例にとったが、前記分子包囲空間２１を複数の構成要素空間２３に空間分割する手順としてはこれに限らない。
【００５０】
例えば、前記分子包囲面２０を複数の構成要素空間にボロノイ分割することも可能である。この場合、構成要素空間２２として、ボロノイ分割によって得られるボロノイ領域とする。このために、まず、例えば、分子のフロンティア分子軌道によって分子包囲面２０を設定する。次に、ボロノイ図の手法（例えば、ACMConputing Surveys,vol.23,no.3(1991), pp.345-405.（邦訳：杉原厚吉訳、Ｖｏｒｏｎｏｉ図−一つの基本的な幾何データ構造に関する概論，ｂｉｔ  １９９３年９月号別冊、コンピュータ・サイエンス、共立出版、東京、１９９３、ｐｐ．１３１−１８５）を参照）に従い、分子１を構成する原子２ａ，２ｂ，２ｃ・・の中心を母点とし前記分子包囲面２０で囲まれた分子包囲空間２１をボロノイ分割し、原子毎に得られるボロノイ領域を得る。得られたボロノイ領域の輪郭面は、前記分子包囲面２０上にあるフロンテイア包囲面と、隣接するボロノイ領域の境界面とから構成されることになる。
【００５１】
前記構成要素空間２２としてボロノイ領域を採用する場合、分子１を構成する原子２ａ，２ｂ，２ｃ・・の大きさの違いを反映させるために、各原子のファンデルワールズ半径の比に基づき重み付けをし、ボロノイ分割して求めたボロノイ領域を補正して用いることが有用である。
【００５２】
また、前記構成要素空間２２としてボロノイ領域を採用した場合に、空間占有度（ＦＦfield ）として、ボロノイ領域の体積に関する量を採用することが有用である。
【００５３】
上述のように、前記構成要素空間２２としてボロノイ領域を採用することにより次のような効果を奏することができる。すなわち、本願発明の分子の反応特性予測方法を適用する目的に応じて、その目的に好適な分子包囲空間を選択することが可能になる。例えば、官能基の特性を反映させて官能基毎に構成要素空間を設定することも可能になる。
【００５４】
次に、図２乃至図４を参照して、ＦＲＡＵの適用例を以下に説明する。
【００５５】
分子の反応特性の類比の有無を表す識別子としてＦＲＡＵ特性（ＦＦ）がいかに有効であるかが以下に立証される。
【００５６】
図３及び図４に示すように、主にＭｇ原子またはＢ原子を含む４２種類の金属試薬を例にとる。各々の金属試薬はそれなりの機能を有しているので、ＦＲＡＵの有効性を検証する上で適している。
【００５７】
図３及び図４には、記号”ａ”、”ｂ”・・・”ｅ”、”ｆ”、”ｇ”で表示された単位方形によって、特性が類似する金属試薬が分類されている。
【００５８】
図３及び図４に示す金属試薬において、Ｍｇ原子、Ｂ原子、水素原子、炭素原子等について、計１５２個の原子の各々についてＦＲＡＵ特性（ＦＦ）を求める。
【００５９】
そのために、まず、上述の金属試薬の幾何学的及び電子的な構造をab initio RHF/3-21G**の分子軌道（ＭＯ）計算によって最適化した。次に、金属試薬の各々の原子のＦＲＡＵ特性（ＦＦ）を、上述した最適化された幾何学的構造と原子の電荷とを用いて演算した。半径がファンデルワールズ半径である原子球面４を採用し、プローブ点７に＋１の単位電荷を置き、静電的因子（ＦＦelectro ）を求めた。プローブ原子としてｓｐ3炭素を用い、立体的因子（ＦＦsteric）を求めた。金属試薬の各々の原子のＦＲＡＵ特性（ＦＦ）としては、図３及び図４に示す金属試薬のマグネシウム（Ｍｇ）原子、水素原子、炭素原子について、計１５２個の原子のＦＲＡＵ特性（ＦＦ）を求めた。
【００６０】
さらに、識別子としてのＦＲＡＵ特性（ＦＦ）を用いて、上述の金属試薬の集合は、自己組織化ニューラルネットワークの一つであるコホーネンニューラルネットワーク（Kohonen neural network）（T.Kohonen,Biol.Cybern. 1982,43,59.を参照）の手法を用いて解析された。
【００６１】
コホーネンニューラルネットワーク（Kohonen neural network）は、多次元空間における入力データを、入力データの間のトポロジー的関係を保持してコホーネンマップ（Kohonen map ）に射映する。コホーネンマップにおけるデータを分類したグループの間の境界は、例えば、Ｕ- マトリックス（A.Ultsch等, Proc. Transputer Anvender Treffen/World Transputer Congress TAT/WTC 93 Aachen, Springer-Verlag, New York, 1993, pp. 194-203.を参照）によって認識される。
【００６２】
図２に、反応特性予測用マップとして得られたコホーネンマップ（Kohonen map ）１０を示す。コホーネンマップ１０において、各々の小さい単位方形はニューロンを示す。ニューロンの個数は、図３及び図４に示す金属試薬におけるＭｇ原子、Ｂ原子、水素原子、炭素原子等の対象とする原子の個数１５２を含むように、１８×１８個のニューロンが設けられている。
【００６３】
３種類のＦＲＡＵ特性（ＦＦ）である空間占有度（ＦＦfield ）と静電的因子（ＦＦelectro ）と立体的因子（ＦＦsteric）によって、それらの値に対応する一つの３次元ベクトルが構成される。３種類のＦＲＡＵ特性（ＦＦ）から構成された一つの３次元ベクトルが、コホーネンマップ１０に対する一つの入力データとなる。ここでは、１５２個の入力データが存在する。
【００６４】
次に、コホーネンマップ１０の作成過程を説明する。
【００６５】
コホーネンマップ１０の各々のニューロンに１５２個の入力データを次のようにして植え付ける。
【００６６】
まず、初期状態においては、コホーネンマップ１０には、各々のニューロンに種々の大きさと方向を有するベクトルが予めランダムに分配されている。次に、初期状態にあるコホーネンマップ１０を、入力データの３次元ベクトル分布を反映するように入力データの３次元ベクトルでトレーニングする。このトレーニングは、入力データの３次元ベクトルともっとも近いユークリッド距離をもつニューロンとその近傍ニューロンのベクトルを、その入力データの３次元ベクトルの大きさと向きに沿うように所定の手法によって修正する操作を、全入力データについて所定の回数実行することによって達成される。最後に、このようにしてトレーニングされたコホーネンマップ上のニューロンのベクトルと、最も近いユークリッド距離を持つ入力データが、そのニューロン上に割り付けられる。このようにして全ての入力データ（１５２個）が割り付けられ、図２に示すコホーネンマップ１０が得られる。
【００６７】
図２に示すコホーネンマップ１０は、実際はトーラス形状を有し、最上の線１０ａと最低の１０ｂとは同一の線を示し、左側の線１０ｃと右側の１０ｄとは同一の線を示す。
【００６８】
図２に示すコホーネンマップ１０において、記号”ａ”、”ｂ”・・・”ｅ”、”ｆ”、”ｇ”で表示された単位方形は、図３及び図４に示す同一の分類記号で示す金属試薬に対応する。
【００６９】
以下には、簡単のために、１５２個の入力データの内の一部のデータに着目し、説明する。
【００７０】
コホーネンマップ１０では原子の種類の違いでグループを形成して分布した。コホーネンマップ１０には図３及び図４に示す金属試薬のマグネシウム（Ｍｇ）原子、水素原子、炭素原子の分布の様子を示してある。
【００７１】
図２において、水素（Ｈ）原子の分布を詳しく見ると、それぞれ結合している金属原子の違いでグループを形成していることがわかる。すなわち、マグネシウム（Ｍｇ）原子に結合している水素原子（図３における“ａ”）とホウ素（Ｂ）原子に結合している水素原子（図３における“ｂ”）とでそれぞれグループを形成している。
【００７２】
炭素（Ｃ）原子の分布を詳しく見ると、それぞれ結合している金属原子の違いでグループを形成していることがわかる。すなわち、マグネシウム（Ｍｇ）原子に結合している炭素原子（図３における“ｃ”）とホウ素（Ｂ）に結合している炭素原子（図３における“ｄ”）とでそれぞれグループを形成している。
【００７３】
マグネシウム（Ｍｇ）原子の分布を詳しく見ると、反応における役割ごとにグループを形成していることがわかる（前述のとおり、コホーネンマップ１０の実際の形状はトーラス型であるので、上下、左右は連結している）。すなわち、それぞれ還元剤（図３における“ｅ”）、Grignard試薬（図３における“ｆ”）、塩基（図３における“ｇ”）とでグループを形成している。さらに、Grignard試薬グループと塩基グループ同士はGrignard試薬グループ同士と還元剤グループ同士や塩基グループと還元剤グループ同士よりも近くに位置しており、Ｕ−マトリックス法から得られる境界も、Grignard試薬グループ−塩基グループ間では低く（すなわち差が小さく）、Grignard試薬グループ−還元剤グループ間、塩基グループ−還元剤グループ間は高い（すなわち差が大きい）結果となった。
【００７４】
このことは、Grignard試薬が見方を変えれば強塩基であり、強弱の違いはあるが同じ塩基に属するものであること、また、別の見方ではGrignard試薬はアルカンのマグネシウム塩であり、ここに示した塩基はアミンのマグネシウム塩である点でも類似の化合物であることと本質的に矛盾しない結果となっている。このことは、ＦＲＡＵ特性値が、化合物が本来持っている特性をよく反映していることを示している。
【００７５】
さらに、ここには示していないが、Grignard試薬グループ、塩基グループ、還元剤グループそれぞれの内容を詳しく見ると、構造類似したものが近くに位置していることがわかる。たとえば、Grignard試薬はアルキル鎖の共通のものが近くに位置している。
【００７６】
以上のように、ＦＲＡＵ特性値は構造や反応における役割の類似性をよく反映していることがコホーネンニューラルネットワークによる解析で明らかにすることができた。
【００７７】
さらに、ここには示していないが、各ニューロン上の各ＦＲＡＵ特性値の内容と隣接するニューロン間の各ＦＲＡＵ特性値の差とを詳しく調べることで、どのＦＲＡＵ特性値がグループの境界線を主として決めているかを知ることができた。すなわち、どのＦＲＡＵ特性値が試薬の構造類似性・反応における役割の類似性と大きく関連しているかを知ることができた。
【００７８】
このように、ＦＲＡＵ特性値とコホーネンニューラルネットワークによる解析を組合わせた手法は、化合物の持つ反応特性の内容を明らかにする可能性を持つ。
【００７９】
以上のように、コホーネンマップ１０から、同一の種類の反応特性を示す原子は同一あるいは隣接するニューロンに集められていることが認められる。
【００８０】
図２乃至図４を参照すれば明らかなように、ＦＲＡＵに従って得られるＦＲＡＵ特性（ＦＦ）と金属試薬の役割や構造との間に、極めてよい相関関係があることが認められる。
【００８１】
以上、説明したようにＦＲＡＵは、分子１の周りの電子的特徴及び立体的特徴をＦＲＡＵ特性（ＦＦ）として数値的に特性化することができ、さらに、分子１を細かく分割するサイト毎に、すなわち分子１を構成する原子毎にＦＲＡＵ特性（ＦＦ）を付与することができるのである。
【００８２】
また、ＦＲＡＵは、コホーネンニューラルネットワークを応用することによって、反応を主に支配するのは、どの要素か、またどのサイトか、またそれらの要素やサイトがどの程度に反応に寄与するかを示すことができ、これによって、分子の反応特性を定量的に分析し理解することができるのである。
【００８３】
また、上述のＦＲＡＵによる手法に対応するプログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録することにより、この記録媒体を用いてコンピュータによって極めて迅速にＦＲＡＵ特性（ＦＦ）を演算することが可能になる。
【００８４】
なお、上述の説明においては、自己組織化ニューラルネットワークとしてコホーネンニューラルネットワークを適用した例を示したが、他の自己組織化ニューラルネットワークを適用することも可能である。
【００８５】
【発明の効果】
以上のように、本発明の構成によれば、合成化学の分野をはじめ薬物開発の分野を含む広い化学分野で適用可能であり、母核を共通にする制限を受けることなく、分子の大きさ等を異にする多種類の分子の間で反応特性の類比の有無を高い精度で予測することが可能になる。
【図面の簡単な説明】
【図１】（ａ）は反応特性予測の対象である分子を格子模型で示す図であり、（ｂ）は分子を構成する原子のファンデルワールズ半径球面と原子球面を示す図であり、（ｃ）は原子球面のインテリア球面とフロンティア球面とを示す図であり、（ｄ）は（ｃ）における一原子を抽出して示す図であり、（ｅ）は原子球面上に所定均等間隔毎に設定したプローブ点と、分子包囲面と分子包囲空間と構成要素空間とを示す図である。
【図２】本発明を適用して得られたコホーネンを示す図であり、各々の小さい単位方形はニューロンを示す。
【図３】図２に示すコホーネンに表れる表示記号で分類される分子を示す図。
【図４】図３と同様にコホーネンに表れる表示記号で分類される分子を示す図。
【符号の説明】
１  分子
２ａ，２ｂ，２ｃ  原子
３  ファンデルワールズ半径球面
４  原子球面
５  フロンティア球面
６  インテリア球面
７  プローブ点
２０  分子包囲面
２１  分子包囲空間
２２  構成要素空間
２３  構成要素包囲面
【図１】
0003892166.tif 000004
【図２】
0003892166.tif 000005
【図３】
0003892166.tif 000006
【図４】
0003892166.tif 000007