◇第二部 化学多変量解析／パターン認識（ケモメトリックス（Chemometrics））関連(1)Part2. Chemical multivariate analysis /pattern recognition (Chemometrics)

株式会社 インシリコデータ
湯田 浩太郎Contents:
挨拶：Greetings:
株式会社 インシリコデータ （ In Silico Data, Ltd.）
湯田 浩太郎（Kohtaro Yuta）◆導入 計算毒性学と「化学データサイエンス」
Introduction: Computational Toxicology and “Chemical Data Science”◇第一部 計算機化学（Computer Chemistry）関連
Part1. Computer Chemistry◇第二部 化学多変量解析／パターン認識（ケモメトリックス（Chemometrics））関連
Part2. Chemical multivariate analysis / pattern recognition (Chemometrics)◇第三部 人工知能（Artificial Intelligence）関連
Part3. Artificial Intelligence◇第四部 インシリコ創薬関連
Part4. Insilico drug design

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INSILICODATA LIMITED 2019◆化学多変量解析／パターン認識（ケモメトリックス（Chemometrics））関連キーワード（１）Chemical multivariate analysis / pattern recognition (Chemometrics) related keywords

化学パラメーター
２／３次元パラメーター
種々データ解析手法
過剰適合
偶然相関
線形／非線形性
特徴抽出
最少サンプル数
最少パラメーター数
クラスポピュレーション
次元変換／圧縮／縮小
分類率／予測率
要因抽出Chemical parameters
2/3 dimensional parameters
Various data analysis methods
Overfitting
Chance correlation
Linear / Nonlinearity
Feature selection,
Minimum number of samples
Minimum number of parameters
Class population
Dimension conversion / compression / reduction
Classification rate / Prediction rate
Factor extraction

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INSILICODATA LIMITED 2019◆化学多変量解析／パターン認識（ケモメトリックス（Chemometrics））関連キーワード（２）Chemical multivariate analysis / pattern recognition (Chemometrics) related keywords
オートスケーリング
アウトライヤー／インライヤー
内挿／外挿問題
解析信頼性指標（サンプル数／パラメーター数）
クロスバリデーション
ROC／AUC
KY（K-step Yard sampling）法
パーセプトロン
バックプロパゲーション
遺伝的アルゴリズム
ブートストラップアンサンブル学習
ファジー理論他

Auto scaling
Outlier / Inlier
Interpolation / extrapolation problem
Analysis reliability index(Number of samples / number of parameters)
Cross validation
ROC／AUC
KY (K-step Yard sampling) methods
perceptron
Back propagation
Genetic algorithm
Bootstrap
Ensemble learning
Fuzzy theory
othersAll Rights Reserved, Copyright ©
INSILICODATA LIMITED 2019□データ解析の現状
Current status of data analysis

イントロのイントロ（１）: Introduction
抽選機（データ解析ソフトウエア）回したら玉（解）が出た
When the lottery machine (data analysis software) turns,
a ball (solution) comes out.

その玉（解）は、当たり？ はずれ？
Is that ball (solution) a hit? Are you off?
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イントロのイントロ（２）: Introduction◆ データ解析ソフトにデータを入れれば必ず答えが出る
If you put data in the data analysis software, you will always get an answer.
⇒ これが最も深刻な問題です⇒ This is the most serious problems
勘違い：Misunderstandings⇒ 解が出たからプロフェッショナルだー
I'm professional because I got the answer⇒ 一件落着で仕事完了。仕事したなーー・・・、疲れたけど達成感
Completion of work with one calm. Feeling tired but feeling accomplished⇒ 解を解析して、次の仕事に向けた情報収集しようか。
Would you like to analyze the solution and collect information for your next job?
＊そんなことして大丈夫かなーー？？ 解の信頼性は？？
Is it okay to do that? ? How reliable is the solution??
⇒ データ解析手法を数式レベルで展開できるので間違うはずはない
Data analysis techniques can be expanded at the formula level so there should be no mistake＊データ解析手法の基本原理と運用は別問題です
The basic principle and operation of data analysis methods are different issues
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イントロのイントロ（3）: Introduction

初心者：データ解析ソフトが動いて解が出てくるレベル
単にマニュアルに従って操作したら解が出た・・＊素晴らしいですね、解が出てきたのですから。達成感あるでしょう・・・。
Beginner: Which data analysis software moves and solutions come out.
The solution came out simply by operating according to the manual ...
* It's wonderful, because the solution has come out. There will be a sense ofaccomplishment ...

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イントロのイントロ（3）: Introduction
質問①単にラッキーだっただけではありませんか？
・数値データにミッシングデータが混ざっていなかった
・数値データの桁数は？
多少桁数が変わっていてもプログラムは解を出します
・０データの扱いはどのようにしましたか？
・分類／予測率、相関／絶対係数しか気にしてませんか？
Question (1) Isn't she just lucky?
・ Missing data was not mixed with numerical data
• Number of digits in numeric data? *The program will give a solution even if the number of digits changes slightly.
・How did you handle the 0 data?
・Are you only interested in classification / prediction rate, correlation / absolutecoefficient?

〇ベテラン（データサイエンティスト）：正しい答えを出す保証の有無
Veteran (data scientist): Is there a guarantee that the correct answer will be given?
〇個々の分野の研究者：出てきた解を正しく評価／討論できる力
Individual field researchers: Ability to correctly evaluate / discuss solutions
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データ解析手法 基本原理等
Data analysis methods, basic
principles, etc.

データ解析関連技術
Data analysis technology

道路交通法Road Traffic Law

適用分野
Application fields
創薬
Drug design
毒性評価
Toxicity

道路条件
Road conditions
道路交通法、マップ、天候
道路（坂、砂、高速、砂利等）
Road traffic law, map, weather
Road (slope, sand, high speed,
gravel, etc.)

天候
Weather
マップ
Road map
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データ解析手法 基本原理等
Data analysis methods, basic
principles, etc.

二クラス分類
多クラス分類重回帰
ニューラルネットワーク
バイナリーツリー
マッピング
クラスタリング
チャート分析
SVM
PCA
AdaBoost
ランダムフォレスト
その他

基本的な部分は説明
Basic part is explained

データ解析関連技術
Data analysis technology〇データ解析の適用限界
・個々の手法に依存〇サンプリング
・最小サンプル数
・クラスポピュレーション
・サンプリングプロトコル・アウトライヤー、インライヤー〇線形／非線形問題
・空間合致と空間の再構築
・外挿と内挿〇パラメーター・種類・パラメーター選択
・０値の扱い・スケーリング〇解析信頼性・サンプル数／パラメーター数
・要因解析
・クロスバリデーション

適用分野
Application fields●創薬関連
・Q／T／ADME／P／SAR
・インシリコスクリーニング
・ドラグリストラクチャリング
・要因解析●化合物毒性評価
・STR（構造毒性相関）
・毒性予測
・脱毒性
・化合物＆環境規制●機能性化合物デザイン
・SPR（構造物性相関）●機器スペクトル・スペクトル解析
・メタボロミクス●バイオ解析関連
●医療との連携（画像等）●その他

本日の討論テーマ

適用事例

Today’s discussion theme

Case study□化学データサイエンス（多変量解析／パターン認識）の基本
Chemical data science Basics of multivariate analysis / pattern recognition◇「ケモメトリックス」とはケモメトリックスとは：
計量化学（けいりょうかがく、chemometrics）とは、数理科学、統計学、機械学習、
パターン認識、データマイニングなどの手法により、（広義の）化学分野における諸問題を解決しようとする分野である。
ウィキペディアより：https://ja.wikipedia.org/wiki/計量化学＊ちなみに、chemometricsなので、「化学計量学」 by Yuta
Chemometrics is the science of extracting information from chemical systems bydata-driven means. Chemometrics is inherently interdisciplinary, using methods
frequently employed in core data-analytic disciplines such as multivariate
statistics, applied mathematics, and computer science, in order to address
problems in chemistry, biochemistry, medicine, biology and chemicalengineering. In this way, it mirrors other interdisciplinary fields, such as
psychometrics and econometrics.
https://en.wikipedia.org/wiki/Chemometrics
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ケモメトリックスの適用研究分野
Application research field of chemometrics
多種多様な分野での研究の基本:Basics of research in various fields（ケモメトリックスは様々な分野で適用できる汎用ツールである）(Chemometrics is a general-purpose tool that can be applied in various fields)
構造－活性相関（QSAR）
構造－毒性相関（QSTR）
構造－物性相関（QSPR）
メタボロミクス ：Metabolomics
インシリコ（薬理活性/毒性/物性/ADME）スクリーニング
オフターゲット（off-target）創薬(Drug design)
マルチターゲット（multi-target）創薬
ドラグリポジショニング(Drug repositioning)
テーラーメードモデリング(Tailor-made modeling)
並列創薬(Parallel drug design)
インシリコンビ(Insilicombi)
医療解析(Medical analysis)
バイオ関連解析(Bio-related analysis)
その他(Others)
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INSILICODATA LIMITED 2019□ケモメトリックスによる解析実施の流れ
Flow of chemometrics analysis
ケモメトリックス適用基本原理
Basic principles of chemometrics application

ターゲット情報
Target information

多変量解析
パターン認識人工知能
Multivariate analysis
Pattern recognition
Artificial intelligence

アナログ情報Analog information

数値情報
Numerical data

化合物情報
Compound information

・解析デザイン・データ収集・プロトコル検討
・その他
・ Analysis design· Data collection
・ Protocol study
・ Others

要因情報
新規デザイン
スクリーニング
Factor information
New design
screening

アナログ情報Analog information

・データ解析手法
・解析ターゲット知識
・パラメーター・データの要因解析
・種々留意事項
・外挿関連情報／知識
・その他
・その他
・ Data analysis method
・ Analysis target knowledge
・ Parameter
・ Data factor analysis
・ Various points to consider ・ Extrapolation-related
information / knowledge
・ Others
・ Other□ケモメトリックスの化学分野への適用原理
Principles of application of chemometrics to the chemical field
種々データ解析でのケモメトリックス二大適用原理
Two major principles of chemometrics in various data analysis◇ 宝箱アプローチ Treasure box approach
宝箱に相関やメカニズム等の重要な情報が隠されている
Important information such as correlation and mechanism is hidden in the treasure chest＊ 仮設検証型アプローチ（既存アプローチ）
Temporary verification approach (existing approach)
解析前に、重要な情報に関する仮説等が必要。
Require hypotheses about important information before analysis.

◇ 発見型アプローチ Discovery approach
様々な重要情報を仮説抜きで発見（探索）する
Discover (search) various important information without hypothesis＊ 仮設検証型アプローチ（既存アプローチ）
Temporary verification approach (existing approach)
解析前に仮設に関する何らかの情報や知識が必要
Require some information and knowledge about temporary structure before analysis
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INSILICODATA LIMITED 2019◇ 宝箱アプローチ：基本原理
Treasure box approach: Basic principles
多変量解析やパターン認識適用の基本原理
Basic principles of applying multivariate analysis and pattern recognition

情報等価原理Information equivalence principle

化合物
蛋白
ゲノム

宝箱 Treasure box（相関情報）
Accountability(Correlation information)

情報等価性／必然性
Compound protein genome
Information equivalence / inevitable
原因情報

説明義務
Accountability

Targetinformation

パターン認識手法

薬理活性
毒性
副作用
代謝
分解性
Activity toxicity Side effects
Metabolism Degradability

結果情報
Results

Pattern recognition
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INSILICODATA LIMITED 2019◇ 宝箱アプローチ：解析実施基本原理
Treasure box approach: Basic principle of analysis
多変量解析やパターン認識適用の基本原理
Basic principles of applying multivariate analysis and pattern recognition

情報等価原理Information equivalence principle◇発見型アプローチ：◇ Discovery approach

宝箱の中味は何だろう？
What's inside thetreasure chest?
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Treasure chest approach: Compound-related fields
化合物構造式
Compound structure

宝箱 Trasure box（相関情報）

薬理活性
毒性
副作用
代謝
分解性

(Correlation information)
情報の等価性／必然性

Activity toxicity Side effects
Metabolism Degradability

種々パラメータ発生
Various parameter generation Information equivalence / inevitable
初期パラメータ群
分子量
原子／結合数ＨＯＭＯ／ＬＵＭＯ
その他

特
徴
抽
出

Initial parameter group Feature selection
Molecular weight
Number of atoms / bonds
HOMO / LUMO
Other

最終
パラメータ群
Final
parameter set

種々の解析手法
・判別分析
・クラスタリング・フィッティング
・その他
・ Discriminant analysis
・ Clustering ・ Fitting ・ Others
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INSILICODATA LIMITED 2019◇ 宝箱アプローチ：バイオ関連分野
Treasure box approach: Bio-related fields
発現プロフィ－ルデータ
Expression profile data

宝箱
（相関情報）
ブラックボックス（相関情報）

数値パラメータ
Numerical parameters
Hs.35092 ;5523
Hs.27935 ; 857
Hs.622;3682
Hs.38677 ;2283
・ ・ ・ ・ ・ ・種々の解析手法

薬理活性
毒性
副作用
代謝
分解性
Activity toxicity Side effects
Metabolism Degradability

Various data analysis methods

判別分析
クラスタリング
マッピング
フィッティング
その他
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INSILICODATA LIMITED 2019□二クラス分類の基本概念(1)□ Basic concept of binary classification
判別関数を用いた化合物の分類／予測のイメージ
Image of compound classification / prediction using discriminant function

Ｎ Ｎ
Ｎ

Ｎ
Ａ Ａ Ａ
Ｎ
Ｎ Ｎ ＮＮ
Ａ Ａ
活性化合物
不活性化合物ＡＮ
Ｘ
ActiveNot activeＮ
Ａ Ａ Ａ Ａ
Ｎ
Ｘ
Ａ
Ａ
Ａ
Ｎ Ｎ
Ｎ
Ａ Ａ
Ａ Ａ
Ａ
判別関数
discriminant function
Ａ
Y=a1x1+a2x2+・・+anxn+const.

Ｘ ：活性ありと判断 Active

Ｘ ：活性無しと判断 Not active
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INSILICODATA LIMITED 2019□二クラス分類の基本概念(2)Basic concept of binary classification
判別関数とドラグデザイン的情報解析
Discriminant function and drag design information analysis

Ｙ ＝ ａ１ｘ１ ± ａ２ｘ２ ± ・ ・ ・ ± ａｎｘｎ ± ｃｏｎｓｔ．
Ｙ ： 目的薬理活性／毒性／他

Activity, toxicity, othersＹ ≧ ０・活性あり Active・毒性あり Toxic

Ｙ ＜ ０・活性無し Not active
・毒性無し No toxic□構造－活性／毒性／他との相関解析
Structure-activity / toxicity / correlation analysis with others
係数 Coefficient ａｉ＜０
係数 Coefficient ａｉ≧０
パラメータＸｉの持つ情報はパラメータＸｉの持つ情報は・活性低下、毒性低下要因
・活性向上、・毒性強化要因
Information of parameter Xi is:
・ Activity improvement ・ Toxicity enhancement factor

The information of parameter Xi is:
・ Activity reduction, toxicity reduction factor

構造－活性相関、構造ー毒性相関
Structure-activity relationship, structure-toxicity relationship
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INSILICODATA LIMITED 2019□二クラス分類の基本概念(3)Basic concept of binary classification
判別関数、重回帰式からの情報取り出し
Extract information from discriminant function and multiple regression equation

パラメータとウェイトベクトルの利用 Using parameters and weight vectors
１．要因抽出および明確化：パラメータ利用Factor extraction and clarification: use of parameters

最終判別関数や重回帰式中で用いられているパラメータが持つ情報内容の評価
Evaluation of information content of parameters used in final discriminant functions and multiple
regression equations

２．寄与の方向性：ウエイトベクトル利用 Direction of contribution: Using weight vectors①係数 Coefficient ａｉ≧０
パラメータＸｉの情報はThe information of parameter Xi is・活性向上、あるいは毒性強化要因となる・ Activity improvement or toxicity enhancement factor②係数 Coefficient ａｉ＜０
パラメータＸｉの持つ情報は・活性低下、毒性低下要因 ・ Activity reduction, toxicity reduction factor
３．寄与の相対的な貢献度：ウエイトベクトル利用 Relative contribution of contribution: use of weight vector

係数の絶対値比較による貢献度の評価
Evaluation of contribution by comparing absolute values of coefficients
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□多変量解析／パターン認識の基本事項
Basics of multivariate analysis / pattern recognition◇サンプル間の距離 Distance between samples
Ｎ次元空間上でのサンプル間の距離の算出は様々な多変量解析／パターン認
識手法の基本となる。Calculation of the
distance between samples in the N-dimensional
space is the basis of various multivariate
analysis / pattern recognition techniques.

サンプル間の距離算出に様々なメトリック
手法が展開されている。Various metrictechniques have been developed for calculating
the distance between samples.

右は、ユークリッド距離とシテイブロック
距離による距離計算事例である
On the right is an example of distancecalculation using Euclidean distance and city
block distance.
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INSILICODATA LIMITED 2019◇サンプル間の距離：距離基準
Distance between samples: Distance standard

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INSILICODATA LIMITED 2019□化学データ（パラメーター）の種類
Chemical data (parameter) types
化合物に起因するデータを「化学データ（パラメーター）」とする
構造式の有無や内容により、以下の３種類に分類される

Three types of chemical parameters

構造式不要
No structure
２次元構造式関連データ
物性データ
機器スペクトルデータ
医療関連データ
Physical property data
Instrument spectral data
Medical data

Two-dimensional structural
formula related data
分子式関連パラメーター
トポロジカルパラメーター
部分構造パラメーター
フラグメントパラメーター
Molecular formula related parameters
Topological parameters
Substructure parameter
Fragment parameter

３次元構造式関連データ
Three-dimensional structural
formula related data
トポグラフィカルパラメーター
３次元構造関連データ
力場関連パラメーター
量子化学関連パラメーター
Topographic parameters
3D structure related data
Force field related parameters
Quantum chemistry-related parameters
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INSILICODATA LIMITED 2019□化学データ（パラメーター）の種類
Chemical data (parameter) types◇化合物に由来する化学データ（パラメーター）
Chemical data (parameters) derived from compounds
化合物構造式由来のパラメーター
Parameters derived from compound structural formula

機器スペクトル
Instrument spectrum
Mass
IR
H-NMR
C-NMR
UV
GC
HPLC
Raman
Ｘ線分析
その他

化合物に起因する解析目的パラメーター
Objective
薬理活性
毒性
ADME
物性
環境毒性
Pharmacological activity
toxicity
ADME
Physical properties
Environmental toxicity
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INSILICODATA LIMITED 2019□化学データ解析での必要データ
Required data for chemical data analysis◇汎用的なデータ解析の流れ図：入力データ関連
General data analysis flowchart: Input data related

化合物関連データ
Compound related
解析目的
関連データ
Objective＊化合物構造式（1／2次元）＊物性データ＊機器スペクトルデータ＊バイオ関連データ＊医療関連データ（画像等）* Compound structural formula (1/2 dimension)* Physical property data,* Instrument spectral data
* Bio-related data,* Medical related data (images, etc.)＊薬理活性＊毒性関連データ＊機器スペクトルデータ＊バイオ関連データ＊患者関連データ* Pharmacological activity,* Toxicity-related data
* Instrument spectral data,* Bio-related data
* Patient related data
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◇化合物構造式を用いたパラメーター発生
Parameter generation using compound structural formula

化合物関連
データ
Compounds
1次元構造式
2次元構造式
3次元構造式
1D/2D/3D
Structure

２次元構造発生
2D structure generation

３次元構造発生
3D structure generation

２次元パラメーター2D parameters

３次元パラメーター2D parameters
種々の数値データ
Various parameters
分子パラメータ、
トポロジカル、トポグラフィカル、
理論化学計算値、
部分構造
パラメータ、他
Molecular parameters, Topological,
Topographical, MO parameters,
Sub-structure parameters, etc.
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INSILICODATA LIMITED 2019◇汎用的なデータ解析の流れ図：データ前処理関連
General data analysis flowchart: Data preprocessing
解析目的と無関係な情報を有するパラメーター除去（特徴抽出）
Parameter removal (feature selection) with information unrelated to analysis purpose

パラメーター選択（特徴抽出）の実施
種々の数値データ
Various parameters
分子パラメータ、
トポロジカル、トポグラフィカル、
理論化学計算値、
部分構造パラメータ、演算パラメーター
その他

Implementation of parameter selection (feature selection)＊欠陥データ処理：Missing data
欠損データ、0値データ、同値データ、他＊統計的処理：Statistical processing
単相関、重相関、Ｆｉｓｈｅｒ比、他＊データ解析手法による個別特徴抽出
Data analysis depended feature selection
主成分解析、パーセプトロン、遺伝的アルゴリズム、他＊パラメーター桁の調整 Digit adjustment
オートスケーリング Auto scaling

Molecular parameters, topological,
Topographical, MO calculations,
Substructure parameters, Calculation
parameters, OtherAll Rights Reserved, Copyright ©
INSILICODATA LIMITED 2019◇汎用的なデータ解析の流れ図：多変量解析／パターン認識関連
Flow chart of general-purpose data analysis: Multivariate analysis / pattern recognition

種々の数値データ
Numerical data
分子パラメータ、
トポロジカル、トポグラフィカル、
理論化学計算値、
部分構造
パラメータ、他
前処理後のパラメーター群
Parameter group after
pre-processing

種々のデータ解析手法
＊判別分析
＊重回帰
＊クラスタリング＊主成分分析（ＰＣＡ）＊マッピング＊段階的手法：ＫＹ法＊アンサンブル法＊その他

予測モデル構築

Generating prediction model

Discriminant analysis, Multiple regression,
Clustering, Principal component analysis (PCA),
Mapping, Stepwise method: KY method,
Ensemble method, Others

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INSILICODATA LIMITED 2019◇汎用的なデータ解析の流れ図：予測の実施
Flow chart of general-purpose data analysis: generate prediction models＊予測モデルを構成するパラメーターを化合物構造式から創出
Create parameters that make up the prediction model from compound structural formulas＊構造式から発生できないパラメーターは外部パラメーターとして導入
Parameters that cannot be generated from the structural formula are introduced as externalparameters.
＊オートスケーリングを実施: Autoscaling

予測対象
Objection

化合物関連
データ
Compound data
２次元および３次元構造式
2D/3D structures①パラメーター創出②オート
スケーリングParameter generation
Auto scaling

予測モデル
Prediction model

予測結果
Prediction results

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INSILICODATA LIMITED 2019◇汎用的なデータ解析の流れ図：解析全体の流れ
Flow chart of general-purpose data analysis:data analysis flow（

訓練用サンプル
化合物構造式（一元一項対応）

１
構，
２
造，
変 ３ パラメータ化
換次元）

種々の数値データ
分子パラメータ、
トポロジカル、トポグラフィカル、
理論化学計算値、
部分構造
パラメータ、他

教師データ

数値データ（クラス、連続）
毒性、ＡＤＭＥ、活性、物性

データ前処理パラメータクリーン、標準化、特徴抽出、他

多変量解析、
パターン認識、統計、
データマイニング

種々のＫＹ法、
テーラーメードモ
デリング、他

判別関数／重回帰式

予測モデル構築

予測用サンプル

化合物構造式構造
式（１、２、３次元）

パラメータ化

予測実施

予測結果

データ解析手法の簡単な紹介
A brief introduction todata analysis techniques

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INSILICODATA LIMITED 2019□ データ解析手法の機能的分類
Functional classification of data analysis methods
統計関連情報の扱い方によりデータ解析手法は大きく二種類に分類される
１．パラメトリック手法 Parametric methods
解析に用いるパラメーターの母集団分布情報を用いて解析する手法
分布（正規分布等）等の情報、平均値、分散、サンプル数は大きいものが良い
統計の検定等を実施するときに利用される

Analysis method using population distribution information of parameters used for analysis.
∙ Information such as distribution (normal distribution, etc.), average value, variance, number ofsamples should be large.
Used when conducting statistical tests.

２．ノンパラメトリック手法 Nonparametric method
解析に用いるパラメーターの母集団分布情報が不明な環境で解析する手法
分布型は問わない、サンプル数も小さくても実施可能、他
制限事項が少ないので、広範囲にわたって適用できる
基本的に多変量解析／パターン認識として展開される手法はノンパラメトリック
Analysis method in an environment where the population distribution information of parameters
used for analysis is unknown.
Any distribution type is possible, even if the number of samples is small, etc.
Since there are few restrictions, it can be applied over a wide range.
Basically, the method developed as multivariate analysis / pattern recognition is nonparametric
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INSILICODATA LIMITED 2019◇ データ解析手法の機能的分類
Functional classification of data analysis methods
解析アプローチの差異に伴い大きく以下の解析手法に分類される
個々の手法での代表的な手法をリストする
１．判別分析：二クラス分類、多クラス分類
２．重回帰（フィッテイング）：単回帰、重回帰
３．クラスター分析：階層型クラスタリング、非階層型クラスタリング
４．種々マッピング：主成分分析（PCA)、非線形写像（NLM)
５．チャート表示：手法⇒レーダーチャート、顔チャート、ラインチャート、６．決定木：手法⇒C5.0、CART
７．アンサンブル学習法：手法⇒AdaBoost、ランダムフォレスト
８．段階的手法：手法⇒KY法
９．最適化手法：最小二乗法、シンプレクス法、遺伝的アルゴリズム
1. Discriminant analysis: two-class classification, multi-class classification
2. Multiple regression (fitting): single regression, multiple regression
3. Cluster analysis: Hierarchical clustering, non-hierarchical clustering4). Various mapping: principal component analysis (PCA), nonlinear mapping (NLM)
5. Chart display: method ⇒ radar chart, face chart, line chart,
6). Decision tree: Method ⇒ C5.0, CART
7). Ensemble learning method: Method ⇒ AdaBoost, Random Forest
8). Stepwise method: Method ⇒ KY method
9. Optimization method: least square method, simplex method, genetic algorithm
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INSILICODATA LIMITED 2019◇個別手法の特徴と適用内容：クラスター分析
Characteristics and application contents of individual methods: Cluster analysis

ＭｏｄｅｌＢｕｉｌｄｅｒの画面より
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INSILICODATA LIMITED 2019◇個別手法の特徴と適用内容：クラスター分析
Characteristics and application contents of individual methods: Cluster analysis

クラスター分析は以下の基準にて様々な手法に分類される
Cluster analysis is classified into various methods according to the following criteria:
クラスター化アプローチ■階層的クラスタリング
Hierarchical clustering
解析結果はデンドロ
グラムとして出力される■非階層的クラスタリング
Non-hierarchical clustering
解析結果は単にクラスターの数とメンバー

クラスター化
アルゴリズム

融合法の種類①Division Method（分割法）② Aggregative Method（凝集法）

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INSILICODATA LIMITED 2019◇個別手法の特徴と適用内容：クラスター分析
Characteristics and application contents of individual methods: Cluster analysis

クラスタリングの融合手法

Clustering fusion method

ＭｏｄｅｌＢｕｉｌｄｅｒの画面より

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INSILICODATA LIMITED 2019◇個別手法の特徴と適用内容：クラスター分析
Characteristics and application contents of individual methods: Cluster analysis＊クラスタリングはサンプル同士の相対的な位置関係や近隣関係を俯瞰して見ることが出来る
Clustering provides a bird's-eye view of relative positional relationships and neighborhood relationships
between samples.
＊メトリックや融合手法の差異によりクラスタリング結果が大きく変化するので要因解析は注意
Because the clustering results change greatly due to differences in metrics and fusion methods, be cautious of factor analysis

ＭｏｄｅｌＢｕｉｌｄｅｒの画面より

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INSILICODATA LIMITED 2019◇個別手法の特徴と適用内容：マッピング
Characteristics and application contents of individual methods: Mapping■主成分分析（PCA)・データ解析的にはリニアプロジェクション手法
・サンプル空間中のサンプルの位置関係を変えない・オリジナルのサンプル空間を俯瞰する方向性を変えて空間を見直す手法
・PCA適用前と後とで次元（パラメーター）数の変化はない■ Principal component analysis (PCA)・ Linear projection method for data analysis
・ Do not change the positional relationship of the sample in the sample space
・ Change the direction of bird's-eye view of the original sample space and review the space・ There is no change in the number of dimensions (parameters) before and after applying PCA■非線形写像（NLM)
・データ解析的にはマッピング（写像）手法
・サンプルを人間が可視できる二次元/三次元上に分散・サンプル空間を強制的に２/３次元に圧縮する
・非線形写像実施後は、サンプル空間の次元は２/３次元となる■ Nonlinear mapping (NLM)
・ For data analysis, mapping method
・ Distribute samples in 2D / 3D that humans can see
・ Forcibly compress the sample space into 2/3 dimensions
・ After implementation of non-linear mapping, the dimension of the sample space is 2/3.
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INSILICODATA LIMITED 2019◇個別手法の特徴と適用内容：NLM
Characteristics and application contents of individual methods: Non linear mapping◇個別手法の特徴と適用内容：Non Linear Mapping（NLM)＊NLMにより、最初のN次元空間が可視できる２次元空間に変換された。
By NLM, the first N-dimensional space was converted into a visible two-dimensional space.

＊NLMでは、元のN次元空間におけるサンプル間の位置関係を保ちつつ新しい２次元空間上に再配置される。
* In NLM, the sample is rearranged in a new twodimensional space while maintaining the positional
relationship between samples in the original Ndimensional space.

＊２次元空間上の第６サンプルは、その他のサンプル（１～５、７～９）との相互位置関係（空間上の距離）をN次元空間上における関係と略同じとなる。
* The 6th sample in the 2D space has the same
mutual positional relationship (distance in space)with the other samples (1-5, 7-9) as therelationship in the N-dimensional space.

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INSILICODATA LIMITED 2019◇個別手法の特徴と適用内容：NLM
Characteristics and application contents of individual methods: Non linear mapping◇個別手法の特徴と適用内容：Non

LinearMapping（NLM)

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INSILICODATA LIMITED 2019◇個別手法の特徴と適用内容
Characteristics and application contents of individual methods

ニューラルネットワークによる次元圧縮
Dimensional compression by neural network＊入力層のＮ個のパラメーターから中間層のユニット数（図は３）に次元を変換する手法* Method toconvert dimensions from N parameters in the
input layer to the number of units in theintermediate layer (3 in the figure)＊ＮＬＭと異なり、サンプル間の相互位置関係はキープされない* Unlike NLM, the mutual positional relationshipbetween samples is not kept.

＊新たな次元は、ニューラルネット
ワークが解析目標とするクラスデー
タ等を説明する情報を含んでいる*
The new dimension includes information that
explains the class data etc. targeted by theneural network.

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INSILICODATA LIMITED 2019◇個別手法の特徴と適用内容
Characteristics and application contents of individual methods

アンサンブル学習法 Ensemble learning method
AdaBoostやランダムフォレスト等で採用されている解析手法
Analysis methods used in AdaBoost and Random Forest

特徴：
弱分類機を条件を変えつつ多数用い、最終的な分類結果は個々の分類結果データを統合して最終結果とする。
A number of weak classifiers are used while changing the conditions, and the finalclassification result is obtained by integrating individual classification result data

従来の分類手法を組み合わせて使う「メタ解析手法」である。
＊「KY法」もメタ解析手法となるThis is a “meta-analysis method” that uses a combination of conventionalclassification methods.
"KY method" is also a meta-analysis method
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INSILICODATA LIMITED 2019◇個別手法の特徴と適用内容
Characteristics and application contents of individual methods◇ニューラルネットワーク Neural network＊ニューラルネットワークは単純なネットワーク構造を利用したパーセプトロンを基本として発展＊パーセプトロンは簡単な二分類問題も解決できないということで、衰退＊パーセプトロンの限界を打破したアプローチとしてニューラルネットワークが提案* Neural networks are developed based on perceptrons that use a simple network structure.
* Perceptron declines because it cannot solve simple two-classification problems* A neural network is proposed as an approach that breaks the limits of perceptron.

パーセプトロン：線形分類機 Perceptron: linear classifier
ニューラルネットワーク：非線形分類機
Neural network: nonlinear classifier＊パーセプトロンは脳の機能を模したアプローチとして開発され、最終目標は
AI(人工知能）への展開であった＊ニューラルネットワークはその改良系で、ネットワーク構造が多層構造となった＊最近の深層学習はニューラルネットワークのネットワーク構造をさらに複雑にした* Perceptron was developed as an approach that mimics the function of the brain, and the final goal wasto develop AI (artificial intelligence)* Neural network is an improved version of the network structure.
* Recent deep learning has further complicated the network structure of neural networks.
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INSILICODATA LIMITED 2019◇個別手法の特徴と適用内容
Characteristics and application contents of individual methods□パーセプトロン : perceptron

https://udemy.benesse.co.jp/ai/neural-network.html All Rights Reserved, Copyright ©
INSILICODATA LIMITED 2019◇個別手法の特徴と適用内容
Characteristics and application contents of individual methods

単ニューロンモデル
Single neuron model

ネットワークニューロンモデル
Network neuron model

http://www.tamagawa.ac.jp/teachers/aihara/kouzou.html
http://www.sys.ci.ritsumei.ac.jp/project/theory/nn/nn.html
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INSILICODATA LIMITED 2019◇個別手法の特徴と適用内容
Characteristics and application contents of individual methods

パーセプトロン
perceptron

単ニューロンモデル
Single neuron model

ニューラルネットワーク
neural network

ネットワークニューロンモデル
Network neuron model
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INSILICODATA LIMITED 2019◇個別手法の特徴と適用内容
Characteristics and application contents of individual methods◇最適化手法：シンプレックス法
Optimization method: Simplex method

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INSILICODATA LIMITED 2019◇個別手法の特徴と適用内容
Characteristics and application contents of individual methods◇最適化手法：遺伝的アルゴリズム

Optimization method: Genetic algorithm

遺伝子の分裂／増殖／突然変異等の動きをシミュレーションするアプローチ
Approach for simulating gene division / growth / mutation

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INSILICODATA LIMITED 2019◇個別手法の特徴と適用内容
Characteristics and application contents of individual methods◇最適化手法：遺伝的アルゴリズム

Optimization method: Genetic algorithm

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INSILICODATA LIMITED 2019◇個別手法の特徴と適用内容
Characteristics and application contents of individual methods◇最適化手法：ニューラルネットワーク
Optimization method: Neural network

閉じたネットワーク構造を有するニューラルネットワーク
Neural network with closed network structure

ボルツマンマシンおよびホプフィールドネット
Boltzmann machine and Hopfield net

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◇KY法について
K-step Yard sampling methods
KY法（K-step Yard sampling methods)の特徴：以下の二大特徴を持つとKY法となる
Features of KY method (K-step Yard sampling methods): KY method with the following two major features①多段階解析手法：一回の解析でなく、サンプル群を変えて何回も解析する
Multi-stage analysis method: Analyze many times by changing the sample group, not a single analysis②メタ解析手法；KY法の各ステップで使われるデータ解析手法は従来法である
Meta-analysis method; the data analysis method used in each step of the KY method is the conventional method①の特徴により、各段階においてサンプル群のリサンプリングが実施される。
Sample group resampling is implemented at each stage due to the characteristics of ①.

繰り返しデータ解析が実施される点でアンサンブル法に似ているが、Similar to the ensemble method in that repeated data analysis is performed

・アンサンブル法、適用対象となるサンプル母集団は変化しない
Ensemble method, sample population to be applied does not change

・KY法では、サンプル母集団が変化し、これに対してデータ解析が実施される
In the KY method, the sample population changes, and data analysis is performed against this

②メタ解析手法という点でアンサンブル法と同じであるが、以下の点で大きく異なる
Same as ensemble method in terms of meta-analysis method, but greatly different in the following points

・KY法ではステップ単位で適用されるデータ解析手法を変えることが出来る
The KY method can change the data analysis method applied on a step-by-step basis

・アンサンブル法では、基本的に適用されるデータ解析手法は同じ手法を用いる
In the ensemble method, basically the same data analysis method is used.
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INSILICODATA LIMITED 2019◆ 一般的なサンプル空間 : General sample space
○

×
×
○
○
○
×
× ×
○
○
×
×
○
○
×
○
×
○ ○ ○ ○ ×
○ ○× ○
×
×
×
○
○
○ ×
○
○
×
○
○
× ×
○
×
○
×
○ ○
○
○
○
○
×○ ○
×
× ×× ×
×
○
○
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×
○
○
×
×
○ ○
×
×
× ○ ○ ○× × × × × × × × ×
○
○
××
○ ○
○ ○
○
○ ×
×
×
×
○
○
○ ○
○
○ ×
×× ×
○ ○
×
×
×
×
×
×
○
○
○
×
×
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○ ○ ○ × ○ ×
×
×
×
×
×
○
○
○×
×
×
○
×
×
×
○ ○
○
○
○ ○
×
× ×× × × ×
×
○
○
×
×
○ ○
×
○
×
×××
○
○ ×
○×
×
○
×
×
○
× × × ××
○ ○ ×
× × ××
○ ○
○
×
×
×
×
×
○
×
○
× ×○ ×× ×
× × ××○：Positive
×：Negative
○

○

○

○

○
○

○

○

○

×

○

×

×
××

１００％分類の実現は極めて困難
Realization of 100% classification is almost impossible
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Pattern distribution and pattern classification: When identification is impossible

１００％分類不可能な識別線（判別関数)
Discrimination line that cannot be classified 100% (discriminant function)
○
○
○ × ○
○○
○
××
○
○
○
× ×
○
×
○
○
○
×
×
○
○
○
× ×× × ××○ ○ ○ ○ ○○ ○ × ○ ○× ○
×
○ ○
×
×
○
×
○
○
×
×
○
× ×
○
○
○ ×
× ×
○ ○ ○ ×○ ○
○
×
×
×
○
○
×
○ ○
×
×
○ ○
×
×○ × × × ×× × × × × × ×
○
×
○
○
○
○ ○
○ ○
○
○ ×
× ××
×
×
○×
○ ○ ○
○
○
○ ○
×
×
××
××○ ×
×
×
×
○
○
○ ○ ○ × ○ ×××× ××× ×× ×○○○○×○ ○ × ○ ×
○ ×○ × ○○ ○× ×××××× ×
×
○ ○
×
×
○
×
○
×
×
○
○
×
× ×
○ ○
× ×
× × ××
○ ○ ×
×
×
○ ○
○
×
×
× × × ×○○×× × ○× × × × × × × ××○：Positive
×：Negative○

新たなサンプル空間を創出する、非線形化する、次元の拡張等行ったとしても１００％分類の可能性は殆ど無い
There is almost no possibility of 100% classification even if a new sample space is created,delinearized, or dimension extended.

１００％分類の実現は極めて困難
Realization of 100% classification is extremely difficult
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AP／AN判別関数の組み合わせによる分類特性
Classification characteristics by combination of AP / AN discriminant functions

分類の結論出せず

極めて高い信頼性
Extremely reliable

極めて高い信頼性
Extremely reliable

Cannot conclude classification
○

×
×
○
×
× ×
○
○
○
○
×
×
○
×
○
○
×
○
○
×
○
○
○ ○× ○
×
×
×
○
×
○
○
×
○
○
○
○
× ×
×
○
○
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○
○ ○
○
○
×○ ○
× ○ × × ×× ×
○
○
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× ×
○
○
○ ○
× ○×
× × ×× × × × ×
×
×
○
×
○
○
○
××
○ ○
○
○ ×
○ AN ○
×
×
×
○ ○ ○
○
○
× × ×× ×× ×
× ○ × ○ AP
○
○
○
×○
×
×××
○
○ ○ × ○ ×
×
×
×
×
○
○
○×
×
×
○
×
×
×
○
○
○
○
○ ×
○
× ×× × × ×
×
○
○
×
×
○ ○
×
×○
×
×××
○
×
○
○
×
○
×
×
○
× × × ××
○ ○ ×
○
○
×
× × × × ××
○
×
×
×
○
○
×
×○ ×× ×× × ××
Positive Zone
Negative Zone
Grey Zone
○

○

○

○

○
○

○

○

○

×

○

×

×
××

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グレーゾーンを取り出して再分類を繰り返すアプローチ
An approach that takes out gray zones and repeats reclassification“K-step Yard sampling （ＫＹ）法”
○
○ ○
○ ○
○ ○ ○
○
○
○
×
○○○ ○ ○○× ×
× × × × ××
×××
○
○
×
○
○
×
○
○ ○
○○
○×
○
○
○
○
○
×
○
×
× ×
○
○
× ×
○
○
○
×
××
×
×
○
○×
○ ○
○ ×○ ○
×○ ○○ ○ ○ ○
×
×
×
○
×
×
×
×
×
○
○
×
×
×
○○ ○○ ○ ○○ ○○○○×○
× ×× ×××× ×××× ×
×
×○ ×
○×
×
○
○
×
○
○
×
○
○
×× × ×× ××××
××
○
○○
×
×
○
×
○× ○
○
×
○ ○○○
×
×
×
×
○
○ ○○
×
× ×× ××××××○ ○○○× × ××
×××
× ○ ○××× ○○○ ○ ○○××××○ × ×× ×
×
×
○
×
×
×
×
× ×
×
× × × ×Grey Zone
５０％
×

×

×

第２ステップの新規ANおよびAP判別関数

New ANand AP○
discriminantfunctions○ in the○ ○ ○○○○○second step○○○ ×○× × × ×××
○
○
× ×
○
×
○
○○
○ × ○
×
○ ○ ○
○
○
○
×
×
×
○
×× ×
○○ ○
○
○ Zone
○× ○
○
○○
×
×
×
×
○
Grey
×
××
○×
○
○ ○○
×
×
×
×
×
○ ○○○
○
○
×
×
×
×
×
○ ○ ○○
○
×
○
×
×
×
×○ ×
×
×
×
×
×
○○ ○○○○○× ×○
×
×
×
○
×
×
５０％
○ ○○
×
×
○×
×××
×
○○×○ × ○○ ×
×
×
×
×
○○
○
×
○
×
×
×
××
×

×

全体のグレー率＝0.5×0.5×0.5=
0.125

×

×

×

× ××

第３ステップの新規ANおよびAP判別関数○ ○○ ○ ○ ○ ○ ○ ○× グレーサンプル数は、
×○
×
○
×
○
×
○ ○ ○○
×
○
○
×
× × ×
３段階の繰り返し分類で、全サン
○Zone
○ ○
○
○
×
○
×
Grey
○ ○ ○
×
×
×
○×
○
× × プルの１２．５％に減少。
○○○× ○× ×
×
○
５０％
○
×
×
×
○
××
The number of gray samples is
○ ○
○ ○×
○
○× ×
×
×
○
○ ○×
×× × × × × × reduced to 12.5% of all samples in a×three-step repeated classification.

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□ KY（K-step Yard sampling)法について
Challenge for classification and prediction
K-step Yard sampling methods
ＫＹ-methods
The most powerful and advanced data analysis method

The most difficult classification problem
6,965 sample of Ames test samples were,Classified perfectly

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Application test of “K-step Yard sampling”□Samples
1. Ames test data
2. Sample population
total :6,965
Mutagen; 2,932
Non-mutagen; 4,033□Result of KY-method
1. Number of steps : 23 steps ; 22 (2 models) + 1 (1 model)
2.Classification ratio : 100 %□Used system
ADMEWORKS / ModelBuilder

V 3.0.22□Used parameters (Initial condition)
Number of generated parameters : 838
Number of parameters for step 1 : 98
Confidency index (Samples(6965) / Parameters(98)) : 71.1 > 4.0

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Application test by
normal and various D.A. methods
1. Linear discriminant analysis with linear least-squares method
Classification ratio : total; 73.50(6965), Mutagen;73.02(2932), Non mutagen;73.84(4033)
Number of mis-classified :(1846),( 791)
Prediction ratio (L100 out) 72.58% deviance(0.92%)(L500 out) 73.32% deviance(0.18%)(1055)

2. SVM (Support Vector Machine with Kernel)
Classification ratio : total; 90.87(6965), Mutagen;86.83(2932) Non mutagen; 93.80(4033)
Number of mis-classified :( 636),( 386)
Prediction ratio (L500 out) 80.99% deviance(9.88%）( 250)

3. AdaBoostClassification ratio : total; 77.24(6965), Mutagen;66.13(2932) Non-mutagen; 85.32(4033)
Number of mis-classified :(1585)
Prediction ratio (L500 out) 75.16% deviance(2.08%）( 993)( 592)All Rights Reserved, Copyright ©
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Classification result by the AdaBoostClassification ratio of total 6,965 compounds is 77.24%
Mis-classified

Correctry-classified

Correctry-classified

Mis-classified

Figure of the ADMEWORKS

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Classification result by the AdaBoost
Correctry-classified
Mis-classified

Correctry-classified

Mis-classified

Figure, in the case of a successful complete (100%)classification of all 6,965 Ames test compounds

Figure of the ADMEWORKS

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“K-step Yard sampling （ＫＹ）Method”
Total steps : 23 steps (2 models) + 1 step (1 model)
ステップＩＤ
（ＫＹ法）

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10

Starting samples(Total)
Final samples
Determined samples(Total)
6965
5864
1101
5864
5108
756
5108
4486
622
4486
4133
353
4133
3794
339
3794
3462
332
3462
3090
372
3090
2826
264
2826
2592
234
2592
2384
208

Mutagen (Initial)
Non-mutagen (Initial)
Mutagen (Final)
Non-mutagen (Final)
Determined samples(Mut.)
Determined samples(Non-mut.)
2932
4033
2413
3451
519
582
2413
3451
2142
2966
271
485
2142
2966
1919
2567
223
399
1919
2567
1779
2354
140
213
1779
2354
1651
2143
128
211
1651
2143
1485
1977
166
166
1485
1977
1345
1745
140
232
1345
1745
1220
1606
125
139
1220
1606
1139
1453
81
153
1139
1453
1047
1337
92
116

Grey sample (Initial)
Grey sample (Final)
Grey ratio(%) (Grey/Total)
0
5864
84.19
5864
5108
87.11
5108
4486
87.82
4486
4133
92.13
4133
3794
91.8
3794
3462
91.25
3462
3090
89.25
3090
2826
91.46
2826
2592
90.63
2592
2384
91.98

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“K-step Yard sampling （ＫＹ）Method”
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23(1 model)

2095
1848
247
1848
1607
241
1607
1380
227
1380
1028
352
1028
787
241
787
529
258
529
392
137
392
279
113
279
184
95
184
112
72
112
66
46
66
0
66

931
829
102
829
733
96
733
623
110
623
466
157
466
358
108
358
234
124
234
201
33
201
141
60
141
105
36
105
66
39
66
39
27
39
0
39

1164
1019
145
1019
874
145
874
757
117
757
562
195
562
429
133
429
295
134
295
191
104
191
138
53
138
79
59
79
46
33
46
27
19
27
0
27

2095
1848
88.21
1848
1607
86.96
1607
1380
85.87
1380
1028
74.49
1028
787
76.56
787
529
67.22
529
392
74.1
392
279
71.17
279
184
65.95
184
112
60.87
112
66
58.93
66
0
0

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“K-step Yard sampling （ＫＹ）Method”
Classification results by 3 steps

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Spatial features of“K-step Yard sampling”□Summary 1■Features
1. KY-method is a meta-method
Executed on various DA (linear and non-linear) methods.

2. Perfect classification is achieved on any condition
3. Three different types of KY-methods are available at this time

4. Applicable not only on Binary classification but Fitting methods

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Spatial features of“K-step Yard sampling”□Summary 2■Advantages
1. Sample number free approach
2. Sample distribution free approach

3. Perfect classification is achieved in any condition
4. Need not spatial data analysis softwares■Disadvantages
Relatively complex operation to generate discriminant functions

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◆KY method for fitting methods□Starting large sample set

××
××
× ××
×××
××
○ ○
×
×
×
×× ×
○ ○○
×
×
××
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○
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○○
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○ ×××
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○○ ○ ○○○
×××××○ ○○○×× ×○○○○ ○○○ ×
○ ○○
○
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○
○ ○
○○○○ ○ ○ ○ ××
Ｒ＝０．９
× ××
××
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×
○
× ○○ ○
○ ××
×
○
○
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○
○
○
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×
○ ○○ ○ ○○ ○ × ×
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×
×
×
○
×
×
○
×
×
○○
○ ○ ××××○ ××××× ×○ ○ ○ ×××
Inner samples（Ｇｉ）○

KY Fittingwith DA

ObserveＹ（ａｌｌ）＝β１ｘ１＋β２ｘ２＋・・・・・＋βｎｘｎ＋Ｃｏｎｓｔ．
dObserved

New sample space generated
fromouter space samples

Calculated○○

Calculat
ed

× ×
× ×
× ××
×××
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× × ×××××× ×
×× ×× ×
× ××
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× ××
×
× ×

○
○

Calculated

Calculated

○
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○○○ ○
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○ ○○ ○ ○
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○○
○○○
○ ○ ○ ○○○ ○ ○ ○ ○ ○
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○
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○
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△
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△ ×
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△
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× ××××
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×
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× ×××
××
×
△ △
× × × ×△Observed

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◆KY method for fitting methods
Fish: 96 hours LC50、Number of samples: 791、Log(1/LC50_Mm) (Max/Min) : 6.376 / -2.963◇ Data analysis by ordinal linear
Step1：Inner sample set
regression
Number of samples：779, Number of used parameters：28, Confidance ratio：27.8
R2：72.8, R：85.3, F-value：71.7, CV：69.6

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INSILICODATA LIMITED 2019◆フィッティングＫＹ法実証実験
Fitting KY method demonstration experiment◇フィッティングＫＹ法による解析（ステージ１） Analysis by fitting KY method (Stage 1)
ステップ１：インナーサンプル Step 1: Inner sample
サンプル数：３９８、 パラメータ数：２２、 信頼性指標：１８．１
Number of samples: 398, number of parameters: 22, reliability index: 18.1
Ｒ２：９６．２、 Ｒ：９８．１、 Ｆ値：４２８、 クロスバリデーション：９４．４
R2: 96.2, R: 98.1, F value: 428, Cross validation: 94.4

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INSILICODATA LIMITED 2019◆フィッティングＫＹ法実証実験◇フィッティングＫＹ法による解析（ステージ１）

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INSILICODATA LIMITED 2019◇テーラーメードモデリング＊予測モデルの精度は、モデル作成に用いたサンプルの質に大きく依存＊予測モデルの精度向上にはサンプル母集団内のサンプルを目的解析に必要な情報を多く含むことが理想＊解析目的と関係のある情報を含まないサンプルは極力避けるのが良い＊化合物分野には「似た化合物は似た活性／物性／毒性を有する」という概念＊予測対象化合物と似た化合物を選択して予測モデルを構築する＊予測対象サンプル毎に、サンプル母集団を構成し、予測モデルを構築する

テーラーメードモデリング
United States Patent Application 20100145896 ; *Yuta

June 10, 2010

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従来手法による予測アプローチ(Prediction approach by traditional method)
特徴：総てのサンプルを対象とした予測モデルの構築
Features:Generate a prediction model which can handle all samples

サンプル１(Sample 1)

予測結果 １ (Result 1)

サンプル２(Sample 2)

予測結果２ (Result 2)

サンプル３(Sample 3)
サンプル・・・(Sample ・・・)
サンプル・・・(Sample ・・・)
サンプル（Ｎ－１）(Sample (N-1))
サンプルＮ(Sample N)

予測モデル(Prediction
Model)

予測結果３ (Result 3)
予測結果・・・ (Result ・・・)
予測結果・・・ (Result・・・)
予測結果(N-1) (Result(N-1))
予測結果 N (Result N)

利点 (Merit):少ない数の予測モデル作成 （Small number of prediction models are generated ）難点（Weakness) ： 予測率の向上が困難である （Difficult to achieve high prediction ratio ）All Rights Reserved, Copyright ©
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「テーラーメード・モデリング」による予測アプローチ（Prediction approach by “Tailor-Made Modeling”)
特徴：サンプル単位での予測モデルの構築
Features:Generate a prediction model which is designed for only 1 samples

サンプル１(Sample 1)

予測モデル１(Prediction model 1)

予測結果１ (Result 1)

サンプル２(Sample 2)

予測モデル2(Prediction model 2)

予測結果２ (Result 2)

サンプル３(Sample 3)

予測モデル2(Prediction model 2)

予測結果３ (Result 3)

サンプル・・・(Sample ・・・)

予測モデル・・(Prediction model・・)

予測結果・・(Result ・)

サンプル・・・(Sample ・・・)

予測モデル・・(Prediction model・・)

予測結果 ・(Result・)

サンプル（N-1）(Sample (N-1))

予測モデル(N-1)(Prediction model(N-1))

予測結果(N-1) (Result(N-1))

サンプルＮ(Sample N)

予測モデル(N-1)(Prediction model(N-1))

予測結果N (Result N)

利点 (Merit)： 予測率が大幅に向上する （High prediction ratio will be achieved）

難点（Weakness)： 計算時間がかかる （Need large calculation time）

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予測用サンプルの取り出しと、テーラーメード予測
サンプル類似空間Ｘ○ ○Ｘ ○ ○ Ｘ Ｘ○
○ ○
Ｘ ○
Ｘ ○
Ｘ Ｘ
○
○ Ｘ ○ ◆
○
○ ○
Ｘ Ｘ
○ Ｘ
○ Ｘ
Ｘ
○
○
Ｘ ○
○
Ｘ
○
Ｘ
○
Ｘ
Ｘ
○

サンプル分類空間Ｘ

予測対象サンプルを中心とし、サンプル母集団からの類似サンプル群の取り出し

○ ○○
○ ○ ○
○
○
○○ ○
ＸＸＸ
○○○○
○ Ｘ Ｘ Ｘ Ｘ○○ ○ ○
Ｘ
○ ○
○ ○ ○
Ｘ
Ｘ Ｘ
○ ○ ○ Ｘ Ｘ◆Ｘ Ｘ
Ｘ
Ｘ
Ｘ
Ｘ
Ｘ ＸＸ Ｘ
Ｘ
Ｘ
Ｘ Ｘ
Ｘ
取り出されたサブセットのサンプル空間再構成と、テーラーメード予測の実施◆予測対象サンプル

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サンプル母集団からの予測用サンプルの取り出し
サンプル母集団

Ｘ

Ｘ

○

Ｘ

類似サンプル空間

○
○ Ｘ
○
Ｘ
Ｘ
Ｘ
○
○
○
○
Ｘ
○
○
Ｘ
Ｘ
○
○ ○
Ｘ ○
Ｘ
Ｘ ◆○
Ｘ Ｘ
Ｘ
Ｘ ○
Ｘ Ｘ ○
○
○
Ｘ
○
Ｘ
Ｘ
○ Ｘ ○ ◆
○
Ｘ
○
○ ○
○
○
○
Ｘ ○
Ｘ Ｘ
Ｘ
Ｘ
○
Ｘ
○
Ｘ ○
Ｘ
○
○ Ｘ ○ Ｘ
○
Ｘ
○
Ｘ
○
◆
○
○
○ Ｘ
○
Ｘ
○
Ｘ
○
Ｘ
Ｘ
○
Ｘ
Ｘ
Ｘ
Ｘ
Ｘ
Ｘ
Ｘ
○
○
○
○
○
○
○
○
Ｘ
Ｘ
Ｘ
Ｘ Ｘ
Ｘ ○
Ｘ
Ｘ Ｘ
○
Ｘ
○
○
○
○ ◆○
Ｘ ○
○
○ ◆Ｘ
Ｘ ○
Ｘ
Ｘ
Ｘ
Ｘ
○
Ｘ
○
Ｘ
○
Ｘ
Ｘ ○
Ｘ
○
Ｘ
○
Ｘ ○
○
Ｘ
○
○
Ｘ
○
Ｘ ○ ○
Ｘ
○
Ｘ ○ Ｘ ○
○
Ｘ
Ｘ
○
○Ｘ
○
○ Ｘ
Ｘ Ｘ
Ｘ
“似た化合物は似た活性を示す”
Ｘ
Ｘ○ Ｘ ○ Ｘ ○○Ｘ
類似サンプル群“Similar compounds have similar Activity”◆予測対象サンプル○

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◇ KY（K-step Yard sampling)法■ 二クラス分類ＫＹ法：Binary classification KY methods
・二モデルＫＹ法； Two models BC KY method
・一モデルＫＹ法； One model BC KY method
・モデルフリーＫＹ法； Model free BC KY method■ 重回帰（フィッティング）ＫＹ法：Regression KY methods
・判別関数付き重回帰ＫＹ法；BC regression KY method
・三ゾーン重回帰ＫＹ法；Three zone regression KY method
・モデルフリー重回帰ＫＹ法；Model free regression KY method□ クラスタリングＫＹ法； Clustering KY methods□ 主成分ＫＹ法； Principal component KY methods◇ 現在開発中・リバーシKY法：二クラス分類の簡略法
・ポピュレーションフリーKY法：ポピュレーション比率の悪い時に適用◇ テーラーメードモデリング（Tailor made modeling）■は特許出願済み、□は検証済み。なお、テーラーメードモデリング特許出願済