Abstrakt. Den främsta uppgiften med läkemedelsupptäckt är att hitta nya bioaktiva molekyler, dvs. kemiska föreningar som till exempel skyddar mänskliga celler mot ett virus. Ett sätt att stödja att lösa denna uppgift är att analysera en databas med kända och testade molekyler i syfte att bygga en klassificering som förutsäger om en ny molekyl kommer att vara aktiv eller inaktiv, så att framtida kemiska tester kan fokuseras på de mest lovande kandidaterna. I [1] föreslogs en algoritm för att konstruera en sådan klassificering som använder molekylära fragment för att skilja mellan aktiva och inaktiva molekyler. I detta dokument presenterar vi två förlängningar av detta tillvägagångssätt: En särskild behandling av ringar och en metod som finner fragment med jokertecken baserade på kemisk expertkunskap.
En algoritm för gruvdrift molekylära fragment med jokertecken presenterades i REF.
Large scale mining of molecular fragments with wildcards
{'venue': 'Intell. Data Anal.', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}