mol-inferを用いたQSPR逆解析

mol-inferを用いた逆解析のターゲット物性として設定された分配係数（logP = 10.0）のデータを示しています。まず、1297個の分子構造と物性値のデータを用いて、人工ニューラルネットワーク（ANN）により構造と物性の関係を学習させます。この学習済みモデルをもとに、逆方向の解析を行います。

逆解析に用いる分子構造のシード（種）構造と、官能基に相当するツリー構造を示しています。混合整数線形計画法（MILP）を用いて、これらの構造要素を組み合わせることで、目標物性を満たす分子構造を探索します。

逆解析によって得られた分子構造の例を示しています。構造異性体も含まれており、得られた構造に対して再度順方向の物性推算を行った結果、分配係数は9.8と目標値に近く、逆解析の有効性が確認されました。