化学全般

2021.12.1

つくばに出向して、フロン代替を開発していた時にPirika.comをスタートしました。

  • 新しい構造のフロン代替の物性を予測する(物性推算)
  • 欲しい物性値を持つフロン代替の構造を創生する(逆設計)
  • どうやって作るか(化学工学)

こうしたことをブラウザーだけで行うのが、pirika.comのコンセプトです。

物性化学

その時の現実的な研究はともかく、Pirikaでは特にハロゲン系の化学に限らず、広い範囲の物性化学を扱います。 コモディティーの化学品で、全く新しい化合物が出てくる事は、そんなに多くは無いでしょう。
しかし、医薬品やスペシャリティー・ケミカルでは様々な官能基が組み合わさったり、混合物であったり複雑性が増していきます。 

その時に”官能基の果たす意味” を問い直すためには、物性化学は大事な学問です。

(情報化学)

それを実現するツールとしては、多変量解析プログラム、ニューラル・ネットワーク法や遺伝的アルゴリズムが重要で、それらはこちらのページに移動しました。

高分子

私は元はと言えば、合成系の高分子屋です。
低分子は構造が決まれば、物性は全て決まるつまらない分野だとずーっと思っていました。
2つの矛盾する物性値を満足させるために、工夫する余地のあるポリマー分野は一番好きな分野です。

化学工学

研究室で作られたものが、市場に広まるためには、化学工学の力がどうしても必要です。
また、化学工学を行うためには、扱う材料の物性値が必要です。そこで、物性化学と化学工学は密接に関わり合っています。

(情報化学+教育/MOOC)

物性化学と化学工学を情報化学を束ねて素材、材料設計まで自分でできるようにしよう
という事でMOOCのページも作ってあります。

その他の化学

今でこそ比重はさがっていますが、昔カルフォニア工科大学のゴダード教授のもとで分子軌道法、分子力学法、分子動力学法を学んだ事もあり、そうした計算機科学などをこちらでは取り扱います。
しかしながら、私の基本的スタンスは、この計算機科学も情報化学で束ねる対象です。

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「化学全般」への5件のフィードバック

  1. 卒業研究のテーマが「機械学習による化学物質の皮膚感作性予測」になったのですが、何から手を付けたら良いのかわかりません。
    とりあえずSMILES変換の方法は勉強したのですが、他に何をすればいいでしょうか。
    アドバイスいただけると助かります。

    1. “positive rate 予測 皮膚刺激”とネットで検索してみましょう。
      一番先に、資生堂の上月さんの論文が現れると思います。
      In silico 安全性予測システムの開発 皮膚刺激性予測モデルの開発
      https://www.jstage.jst.go.jp/article/sccj/43/4/43_4_254/_pdf/-char/ja
      上月さんがどのように予測したのかは、まずちゃんと理解しましょう。

      その論文の化合物を使って、溶解度パラメータから予測したものが私のブログにあります。
      https://www.pirika.com/wp/archives/date/2022/01/page/3
      これもよく読んでおきましょう。
      SMILESの構造式も載っているのでYMBで計算するのも良いですね。

      機械学習を行うためには、このように、ターゲットのデータ(目的変数)とそれを説明する説明変数が必要になります。
      上月さんは分子軌道計算の結果を使い、私は溶解度パラメータを使いました。
      まずは、このくらいの小さなケースから始めるのが良いでしょう。

      その後は、例えば、次のような書籍はYNUの図書館にありませんか?

      Patch Testing, 4th ed.
      – Test Concentrations & Vehicles for 4900 Chemicals

      著者 : A.C.De Groot (ed.)
      出版社 : ACDEGROOT PUBLISHNG
      ISBN : 978-90-813233-4-5
      出版年 : 2018年

      山本

        1. 実際に機械学習させるとかになったら、どう進めていくか、山崎さんも含めて相談しましょう。

          1. 承知致しました。
            講習会の日程調整について、ご連絡させていただきます。
            よろしくお願いします。

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