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JP5880170B2 - Generating method, generating program, and generating apparatus - Google Patents
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Description

本発明は、生成方法、生成プログラム、および生成装置に関する。   The present invention relates to a generation method, a generation program, and a generation apparatus.

生体内の標的タンパク質に結合する生理活性化合物を、検索する従来方法が開示されている(たとえば、下記特許文献1を参照。)。当該従来方法は、質問分子であるクエリに対し原子数、原子タイプ、結合タイプ、環構造数等のパラメータを与え、データベースの中から条件を満たす分子を絞り込んで標的タンパク質への結合の可否を判断する。   A conventional method for searching for a physiologically active compound that binds to a target protein in a living body has been disclosed (for example, see Patent Document 1 below). The conventional method gives parameters such as the number of atoms, atom type, bond type, and number of ring structures to the query that is the query molecule, and narrows down the molecules that satisfy the condition from the database to determine whether it can bind to the target protein. To do.

特許第3928000号公報Japanese Patent No. 3928000

しかしながら、上述した従来方法では、検索に先立って、質問分子であるクエリに対し原子タイプや結合タイプといったパラメータを指定する必要がある。したがって、ユーザは、クエリを具体化しなければならず、クエリ生成の効率が低減するという問題がある。また、この煩雑なクエリ生成による検索漏れや、2次元構造のスクリーニングにより立体的に標的タンパク質へ結合の可能性のある候補化合物をとりこぼす可能性があり、効率の良い化合物探索が行えないなどの問題がある。   However, in the above-described conventional method, it is necessary to specify parameters such as an atom type and a bond type for a query that is a query molecule prior to a search. Therefore, the user has to materialize the query, and there is a problem that the efficiency of query generation is reduced. In addition, the search omission due to this complicated query generation and the candidate compound that may bind to the target protein sterically due to the two-dimensional structure screening may be missed, so that an efficient compound search cannot be performed. There's a problem.

本発明は、化合物の2次元構造データの生成の効率化を図ることを目的とする。   An object of the present invention is to improve the efficiency of generating the two-dimensional structure data of a compound.

本発明の一側面によれば、原子の種類が未定義である複数の頂点データ(抽象原子)が結合された3次元の抽象骨格データを取得し、取得された抽象骨格データにおける各頂点データの結合関係に基づいて、前記各頂点データに対応する原子の混成属性タイプを特定し、混成属性タイプが特定された頂点データ群から選ばれた結合しあう2つの頂点データに対応する原子の混成属性タイプの組み合わせにより、前記2つの頂点データに対応する原子間の結合タイプを特定し、前記抽象骨格データを構成する前記2つの頂点データ間の結合を示す骨格データに特定された結合タイプが付与され、前記各頂点データに前記各頂点データに対応する原子の混成属性タイプが付与された、前記抽象骨格データに対し、2次元変換を行うことにより、2次元構造データを生成する生成方法、生成プログラム、および生成装置が提案される。   According to one aspect of the present invention, three-dimensional abstract skeleton data obtained by combining a plurality of vertex data (abstract atoms) whose types of atoms are undefined is acquired, and each vertex data in the acquired abstract skeleton data is acquired. Based on the bond relationship, the hybrid attribute type of the atom corresponding to each vertex data is specified, and the hybrid attribute of the atom corresponding to the two vertex data to be combined selected from the vertex data group in which the hybrid attribute type is specified By combining the types, the bond type between the atoms corresponding to the two vertex data is specified, and the specified bond type is given to the skeleton data indicating the bond between the two vertex data constituting the abstract skeleton data. By performing two-dimensional transformation on the abstract skeleton data in which the mixed attribute type of the atom corresponding to each vertex data is assigned to each vertex data, 2 Method of generating a source structure data, generating program, and generating apparatus is proposed.

また、本発明の一側面によれば、データベースから化合物の2次元的な分子構造を示す2次元化合物構造データを指定し、指定された2次元化合物構造データを構成する原子を示す頂点データの各々を、他の頂点データとの結合関係に基づいて、対応する混成属性タイプを示す頂点データに変換し、前記2次元化合物構造データに、変換後の2次元化合物構造データを関連付けて、前記データベースに格納する生成方法、生成プログラム、および生成装置が提案される。   Further, according to one aspect of the present invention, two-dimensional compound structure data indicating a two-dimensional molecular structure of a compound is specified from a database, and each of vertex data indicating atoms constituting the specified two-dimensional compound structure data is specified. Is converted into vertex data indicating the corresponding hybrid attribute type based on the connection relationship with other vertex data, the converted two-dimensional compound structure data is associated with the two-dimensional compound structure data, A generation method, a generation program, and a generation apparatus for storing are proposed.

本発明の一側面によれば、化合物の2次元構造データの生成の効率化を図ることができるという効果を奏する。また、標的タンパク質に立体的に結合の可能性のある化合物データを網羅的に検索する事ができるという効果を奏する。   According to one aspect of the present invention, it is possible to increase the efficiency of generating the two-dimensional structure data of a compound. In addition, there is an effect that it is possible to comprehensively search for compound data that may be sterically bound to the target protein.

図1は、化合物探索の一例を示す説明図である。FIG. 1 is an explanatory diagram showing an example of a compound search. 図2は、実施の形態にかかる生成装置のハードウェア構成例を示すブロック図である。FIG. 2 is a block diagram of a hardware configuration example of the generation apparatus according to the embodiment. 図3は、生成装置の機能的構成例を示すブロック図である。FIG. 3 is a block diagram illustrating a functional configuration example of the generation device. 図4は、抽象骨格データの一例を示す説明図である。FIG. 4 is an explanatory diagram showing an example of abstract skeleton data. 図5は、抽象骨格データの頂点データ群のデータ構造例を示す説明図である。FIG. 5 is an explanatory diagram showing an example of the data structure of the vertex data group of the abstract skeleton data. 図6は、抽象骨格データの骨格データ群のデータ構造例を示す説明図である。FIG. 6 is an explanatory diagram illustrating a data structure example of a skeleton data group of abstract skeleton data. 図7は、結合タイプ特定テーブルの一例を示す説明図である。FIG. 7 is an explanatory diagram illustrating an example of a join type identification table. 図8は、2次元変換後の頂点データ群のデータ構造例を示す説明図である。FIG. 8 is an explanatory diagram showing an example of the data structure of the vertex data group after two-dimensional conversion. 図9は、2次元構造データの一例を示す説明図である。FIG. 9 is an explanatory diagram showing an example of two-dimensional structure data. 図10は、DBの記憶内容の一例を示す説明図である。FIG. 10 is an explanatory diagram of an example of the contents stored in the DB. 図11は、第1の変換規則テーブルの一例を示す説明図である。FIG. 11 is an explanatory diagram of an example of the first conversion rule table. 図12は、第2の変換規則テーブルの一例を示す説明図である。FIG. 12 is an explanatory diagram of an example of the second conversion rule table. 図13は、変換部による2次元化合物構造データの変換例を示す説明図である。FIG. 13 is an explanatory diagram illustrating an example of conversion of two-dimensional compound structure data by the conversion unit. 図14は、格納部による格納後のDBの記憶内容の一例を示す説明図である。FIG. 14 is an explanatory diagram illustrating an example of the storage contents of the DB after storage by the storage unit. 図15は、生成装置によるクエリ生成処理手順例を示すフローチャートである。FIG. 15 is a flowchart illustrating an example of a query generation processing procedure by the generation device. 図16は、図15に示した抽象骨格データからの混成属性タイプ特定処理(ステップS1502)の詳細な処理手順例を示すフローチャートである。FIG. 16 is a flowchart showing a detailed processing procedure example of the mixed attribute type specifying process (step S1502) from the abstract skeleton data shown in FIG. 図17は、図16に示した第1の混成属性タイプ決定処理(ステップS1601)の詳細な処理手順例を示すフローチャートである。FIG. 17 is a flowchart showing a detailed processing procedure example of the first mixed attribute type determination process (step S1601) shown in FIG. 図18は、図16に示した第2の混成属性タイプ決定処理(ステップS1602)の詳細な処理手順例を示すフローチャートである。FIG. 18 is a flowchart showing a detailed processing procedure example of the second mixed attribute type determination process (step S1602) shown in FIG. 図19は、図15に示した原子間の結合タイプ特定処理(ステップS1503)の詳細な処理手順例を示すフローチャートである。FIG. 19 is a flowchart showing a detailed processing procedure example of the inter-atom bond type specifying process (step S1503) shown in FIG. 図20は、生成装置によるDB生成処理手順例を示すフローチャートである。FIG. 20 is a flowchart illustrating an example of a DB generation processing procedure by the generation device. 図21は、図20に示した指定2次元化合物構造データからの混成属性タイプ特定処理(ステップS2003)の詳細な処理手順例を示すフローチャートである。FIG. 21 is a flowchart showing a detailed processing procedure example of the hybrid attribute type specifying process (step S2003) from the designated two-dimensional compound structure data shown in FIG. 図22は、図21に示した第3の混成属性タイプ決定処理(ステップS2101)の詳細な処理手順例を示すフローチャートである。FIG. 22 is a flowchart showing a detailed processing procedure example of the third mixed attribute type determination process (step S2101) shown in FIG. 図23は、図21に示した第4の混成属性タイプ決定処理(ステップS2102)の詳細な処理手順例を示すフローチャートである。FIG. 23 is a flowchart showing a detailed processing procedure example of the fourth mixed attribute type determination process (step S2102) shown in FIG. 図24は、生成装置による化合物探索処理手順例を示すフローチャートである。FIG. 24 is a flowchart illustrating an example of a compound search processing procedure by the generation device.

以下に添付図面を参照して、この発明にかかる生成方法、生成プログラム、および生成装置の実施の形態を詳細に説明する。本実施の形態において、混成属性タイプの表記は、以下の通りとする。
Aromatic:AR
Sp Hybridzation(以下、「Sp」):S1
Sp2 Hybridzation(以下、「Sp2」):S2
Sp3 Hybridzation(以下、「Sp3」):S3
Sp2 or Sp3 Hybridzation:SS
Exemplary embodiments of a generation method, a generation program, and a generation apparatus according to the present invention will be described below in detail with reference to the accompanying drawings. In the present embodiment, the mixed attribute type is represented as follows.
Aromatic: AR
Sp Hybridization (hereinafter “Sp”): S1
Sp2 Hybridization (hereinafter “Sp2”): S2
Sp3 Hybridization (hereinafter “Sp3”): S3
Sp2 or Sp3 Hybridization: SS

<化合物探索の一例>
図1は、化合物探索の一例を示す説明図である。化合物探索を行うためにはクエリが必要である。本実施の形態では、抽象骨格データ101がクエリの元データとなる。抽象骨格データ101とは、原子の種類が未定義の3次元の分子構造データである。共結晶の3次元活性構造データを抽象骨格データ101として用いてもよい。抽象骨格データ101の頂点データは、原子を示す。本実施の形態では、たとえば、新規構造の化合物の設計を行わずに新規構造の化合物に相当するクエリを生成するため、原子の混成属性タイプに着目し、抽象骨格データ101の骨格から、頂点データにおける原子の混成属性タイプが特定される。
<Example of compound search>
FIG. 1 is an explanatory diagram showing an example of a compound search. Queries are necessary to search for compounds. In the present embodiment, the abstract skeleton data 101 is the original data of the query. The abstract skeleton data 101 is three-dimensional molecular structure data in which the type of atom is undefined. The three-dimensional active structure data of the cocrystal may be used as the abstract skeleton data 101. The vertex data of the abstract skeleton data 101 indicates atoms. In the present embodiment, for example, in order to generate a query corresponding to a compound having a new structure without designing a compound having a new structure, attention is paid to the mixed attribute type of atoms, and the vertex data is extracted from the skeleton of the abstract skeleton data 101. The atomic hybrid attribute type in is specified.

また、各頂点データにおける原子の混成属性タイプが特定されると、結合しあう頂点データの混成属性タイプの組み合わせから、頂点データ間の結合タイプも特定される。そして、混成属性タイプと結合タイプが特定された抽象骨格データ101を2次元変換することより、クエリとなる2次元構造データ110が得られる。このように、ユーザが、原子数、原子タイプ、結合タイプ、環構造数等のパラメータを意識することなく、抽象骨格データ101を与えるだけで、クエリが生成される。   When the hybrid attribute type of atoms in each vertex data is specified, the bond type between the vertex data is also specified from the combination of the hybrid attribute types of the vertex data to be combined. Then, two-dimensional structure data 110 serving as a query is obtained by two-dimensionally transforming the abstract skeleton data 101 in which the hybrid attribute type and the coupling type are specified. In this way, a query is generated simply by providing the abstract skeleton data 101 without the user being aware of parameters such as the number of atoms, atom type, bond type, and number of ring structures.

また、化合物ライブラリには、2次元化合物構造データ102が格納されている。本実施の形態では、2次元化合物構造データ102についても、各原子を示す頂点データは、混成属性タイプを示す頂点データに変換される。なお、2次元化合物構造データ102の原子間の結合タイプは既知である。   Further, two-dimensional compound structure data 102 is stored in the compound library. In the present embodiment, also for the two-dimensional compound structure data 102, vertex data indicating each atom is converted into vertex data indicating a hybrid attribute type. Note that the bond type between atoms in the two-dimensional compound structure data 102 is known.

これにより、クエリと混成属性タイプが特定された特定済み2次元化合物構造データ120とを比較することができ、クエリを包含する特定済み2次元化合物構造データ120が探索される。特定済み2次元化合物構造データ120が探索されると、変換前の2次元化合物構造データ102が特定される。このように、ユーザが、原子タイプや結合タイプといったパラメータを意識することなく、化合物探索が実行される。したがって、化合物探索の効率化を図ることができる。このあと、探索された2次元化合物構造データ102を3次元構造に変換して候補化合物とし、標的蛋白質の3次元構造データとの結合可能性を評価することができる。候補化合物である3次元化合物構造データは、クエリの生成元である抽象骨格データ101と同じ3次元の骨格を持つため、そのまま標的タンパク質との相互作用を計算に用いることができる。   As a result, the query and the specified two-dimensional compound structure data 120 in which the hybrid attribute type is specified can be compared, and the specified two-dimensional compound structure data 120 including the query is searched. When the specified two-dimensional compound structure data 120 is searched, the two-dimensional compound structure data 102 before conversion is specified. Thus, the compound search is executed without the user being aware of the parameters such as the atom type and the bond type. Therefore, the efficiency of the compound search can be improved. Thereafter, the searched two-dimensional compound structure data 102 is converted into a three-dimensional structure to be a candidate compound, and the possibility of binding with the three-dimensional structure data of the target protein can be evaluated. Since the three-dimensional compound structure data that is a candidate compound has the same three-dimensional skeleton as the abstract skeleton data 101 that is the generation source of the query, the interaction with the target protein can be used for the calculation as it is.

(生成装置のハードウェア構成例)
図2は、実施の形態にかかる生成装置のハードウェア構成例を示すブロック図である。図2において、生成装置は、CPU(Central Processing Unit)201と、ROM(Read Only Memory)202と、RAM(Random Access Memory)203と、磁気ディスクドライブ204と、磁気ディスク205と、光ディスクドライブ206と、光ディスク207と、ディスプレイ208と、I/F(Interface)209と、キーボード210と、マウス211と、スキャナ212と、プリンタ213と、を備えている。また、各構成部はバス200によってそれぞれ接続されている。
(Example of hardware configuration of generation device)
FIG. 2 is a block diagram of a hardware configuration example of the generation apparatus according to the embodiment. In FIG. 2, the generation apparatus includes a CPU (Central Processing Unit) 201, a ROM (Read Only Memory) 202, a RAM (Random Access Memory) 203, a magnetic disk drive 204, a magnetic disk 205, an optical disk drive 206, and the like. An optical disk 207, a display 208, an I / F (Interface) 209, a keyboard 210, a mouse 211, a scanner 212, and a printer 213. Each component is connected by a bus 200.

ここで、CPU201は、生成装置の全体の制御を司る。ROM202は、ブートプログラムなどのプログラムを記憶している。RAM203は、CPU201のワークエリアとして使用される。磁気ディスクドライブ204は、CPU201の制御にしたがって磁気ディスク205に対するデータのリード/ライトを制御する。磁気ディスク205は、磁気ディスクドライブ204の制御で書き込まれたデータを記憶する。   Here, the CPU 201 controls the entire generation apparatus. The ROM 202 stores a program such as a boot program. The RAM 203 is used as a work area for the CPU 201. The magnetic disk drive 204 controls reading / writing of data with respect to the magnetic disk 205 according to the control of the CPU 201. The magnetic disk 205 stores data written under the control of the magnetic disk drive 204.

光ディスクドライブ206は、CPU201の制御にしたがって光ディスク207に対するデータのリード/ライトを制御する。光ディスク207は、光ディスクドライブ206の制御で書き込まれたデータを記憶したり、光ディスク207に記憶されたデータをコンピュータに読み取らせたりする。   The optical disk drive 206 controls reading / writing of data with respect to the optical disk 207 according to the control of the CPU 201. The optical disk 207 stores data written under the control of the optical disk drive 206, or causes the computer to read data stored on the optical disk 207.

ディスプレイ208は、カーソル、アイコンあるいはツールボックスをはじめ、文書、画像、機能情報などのデータを表示する。このディスプレイ208は、たとえば、液晶ディスプレイ、プラズマディスプレイなどを採用することができる。   The display 208 displays data such as a document, an image, and function information as well as a cursor, an icon, or a tool box. As the display 208, for example, a liquid crystal display, a plasma display, or the like can be adopted.

インターフェース(以下、「I/F」と略する。)209は、通信回線を通じてLAN(Local Area Network)、WAN(Wide Area Network)、インターネットなどのネットワーク214に接続され、このネットワーク214を介して他の装置に接続される。そして、I/F209は、ネットワーク214と内部のインターフェースを司り、外部装置からのデータの入出力を制御する。I/F209には、たとえばモデムやLANアダプタなどを採用することができる。   An interface (hereinafter abbreviated as “I / F”) 209 is connected to a network 214 such as a LAN (Local Area Network), a WAN (Wide Area Network), and the Internet through a communication line. Connected to other devices. The I / F 209 controls an internal interface with the network 214 and controls data input / output from an external device. For example, a modem or a LAN adapter may be employed as the I / F 209.

キーボード210は、文字、数字、各種指示などの入力のためのキーを備え、データの入力をおこなう。また、タッチパネル式の入力パッドやテンキーなどであってもよい。マウス211は、カーソルの移動や範囲選択、あるいはウィンドウの移動やサイズの変更などをおこなう。ポインティングデバイスとして同様に機能を備えるものであれば、トラックボールやジョイスティックなどであってもよい。   The keyboard 210 includes keys for inputting characters, numbers, various instructions, and the like, and inputs data. Moreover, a touch panel type input pad or a numeric keypad may be used. The mouse 211 performs cursor movement, range selection, window movement, size change, and the like. A trackball or a joystick may be used as long as they have the same function as a pointing device.

スキャナ212は、画像を光学的に読み取り、生成装置内に画像データを取り込む。なお、スキャナ212は、OCR(Optical Character Reader)機能を持たせてもよい。また、プリンタ213は、画像データや文書データを印刷する。プリンタ213には、たとえば、レーザプリンタやインクジェットプリンタを採用することができる。なお、光ディスクドライブ206、光ディスク207、ディスプレイ208、キーボード210、マウス211、スキャナ212、およびプリンタ213の少なくともいずれか1つは、なくてもよい。   The scanner 212 optically reads an image and takes in the image data into the generation apparatus. The scanner 212 may have an OCR (Optical Character Reader) function. The printer 213 prints image data and document data. As the printer 213, for example, a laser printer or an ink jet printer can be employed. Note that at least one of the optical disk drive 206, the optical disk 207, the display 208, the keyboard 210, the mouse 211, the scanner 212, and the printer 213 may be omitted.

<生成装置の機能的構成例>
図3は、生成装置の機能的構成例を示すブロック図である。生成装置300は、取得部301と、混成属性タイプ特定部302と、結合タイプ特定部303と、生成部304と、を有し、クエリとなる2次元構造データ110を生成する。また、生成装置300は、指定部305と、検出部306と、変換部307と、格納部308と、を有し、混成属性タイプが特定された特定済み2次元化合物構造データ120を生成する。また、生成装置300は、検索部309と、抽出部310と、出力部311と、を有し、化合物ライブラリを用いた化合物探索を実行する。
<Functional configuration example of generation device>
FIG. 3 is a block diagram illustrating a functional configuration example of the generation device. The generation apparatus 300 includes an acquisition unit 301, a mixed attribute type identification unit 302, a combination type identification unit 303, and a generation unit 304, and generates the two-dimensional structure data 110 serving as a query. The generation apparatus 300 includes a specification unit 305, a detection unit 306, a conversion unit 307, and a storage unit 308, and generates the specified two-dimensional compound structure data 120 in which the hybrid attribute type is specified. In addition, the generation apparatus 300 includes a search unit 309, an extraction unit 310, and an output unit 311 and executes a compound search using a compound library.

取得部301、混成属性タイプ特定部302、結合タイプ特定部303、生成部304、指定部305、検出部306、変換部307、格納部308、検索部309、抽出部310、および出力部311は、具体的には、たとえば、図2に示したROM202、RAM203、磁気ディスク205、光ディスク207などの記憶装置に記憶されたプログラムをCPU201に実行させることにより、または、I/F209により、その機能を実現する。また、化合物ライブラリは、具体的には、たとえば、図2に示したROM202、RAM203、磁気ディスク205、光ディスク207などの記憶装置により、その機能を実現する。   The acquisition unit 301, the mixed attribute type identification unit 302, the combination type identification unit 303, the generation unit 304, the designation unit 305, the detection unit 306, the conversion unit 307, the storage unit 308, the search unit 309, the extraction unit 310, and the output unit 311 Specifically, for example, by causing the CPU 201 to execute a program stored in a storage device such as the ROM 202, the RAM 203, the magnetic disk 205, and the optical disk 207 shown in FIG. Realize. Further, the compound library specifically realizes its functions by a storage device such as the ROM 202, the RAM 203, the magnetic disk 205, and the optical disk 207 shown in FIG.

まず、取得部301は、記憶装置に記憶されている抽象骨格データ101を取得する。抽象骨格データ101は、上述したように、原子の種類が未定義の3次元の分子構造データである。抽象骨格データ101の一例を図4に示す。   First, the acquisition unit 301 acquires the abstract skeleton data 101 stored in the storage device. As described above, the abstract skeleton data 101 is three-dimensional molecular structure data in which the type of atom is undefined. An example of the abstract skeleton data 101 is shown in FIG.

図4は、抽象骨格データ101の一例を示す説明図である。図4に示した抽象骨格データ101は、原子の種類が未定義の30個の頂点データp1〜p30が、結合しあう頂点データどうしで結合されて構成される。具体的には、たとえば、抽象骨格データ101は、リンクデータr1〜r34により30個の頂点データp1〜p30が結合されて構成される。   FIG. 4 is an explanatory diagram illustrating an example of the abstract skeleton data 101. The abstract skeleton data 101 shown in FIG. 4 is configured by combining 30 pieces of vertex data p1 to p30 whose types of atoms are undefined, and connecting vertex data. Specifically, for example, the abstract skeleton data 101 is configured by combining 30 vertex data p1 to p30 by link data r1 to r34.

図5は、抽象リンクデータ101の頂点データ群のデータ構造例を示す説明図である。頂点データ群のデータ構造500において、抽象骨格データ101は、頂点データごとに、3次元の座標値と、結合先と、混成属性タイプと、を有する。結合先とは、結合しあう相手側の頂点データである。混成属性タイプについては、まだ設定されていない。図5の(A)は、初期状態を示しているため、混成属性タイプは未決定である。   FIG. 5 is an explanatory diagram showing an example of the data structure of the vertex data group of the abstract link data 101. In the data structure 500 of the vertex data group, the abstract skeleton data 101 has, for each vertex data, a three-dimensional coordinate value, a combination destination, and a hybrid attribute type. The joining destination is the vertex data of the other side to be joined. The hybrid attribute type has not yet been set. Since (A) in FIG. 5 shows an initial state, the hybrid attribute type is not yet determined.

図6は、抽象骨格データ101のリンクデータ群のデータ構造例を示す説明図である。リンクデータ群のデータ構造600において、抽象骨格データ101は、リンクデータごとに、結合しあう頂点データ対と、結合タイプと、を有する。図6の(A)は、初期状態を示しているため、結合タイプは未決定である。   FIG. 6 is an explanatory diagram showing an example of the data structure of the link data group of the abstract skeleton data 101. In the data structure 600 of the link data group, the abstract skeleton data 101 has a vertex data pair to be combined and a connection type for each link data. Since (A) of FIG. 6 shows an initial state, the coupling type is not yet determined.

図3に戻り、混成属性タイプ特定部302は、取得部301によって取得された抽象骨格データ101における各頂点データの結合関係に基づいて、各頂点データに対応する原子の混成属性タイプを特定する。具体的には、たとえば、混成属性タイプ特定部302は、選択部321と、判定部322と、決定部323と、を有する。   Returning to FIG. 3, the hybrid attribute type specifying unit 302 specifies the mixed attribute type of the atom corresponding to each vertex data based on the connection relationship of each vertex data in the abstract skeleton data 101 acquired by the acquisition unit 301. Specifically, for example, the hybrid attribute type identification unit 302 includes a selection unit 321, a determination unit 322, and a determination unit 323.

選択部321は、複数の頂点データのうち、混成属性タイプが未決定であり、かつ、環状結合頂点データ群(以下、「環状結合頂点データ群」)を選択する。具体的には、例えば、抽象骨格データ101のデータ構造を参照することにより、環状結合頂点データ群を選択する。図4の例では、たとえば、頂点データp1〜p6、p5〜p10、p13〜p18、p22〜p27、p26〜p30が、それぞれ環状結合頂点データ群として選択される。   The selection unit 321 selects, from among a plurality of vertex data, a hybrid attribute type that has not yet been determined and a circular coupled vertex data group (hereinafter, “circular coupled vertex data group”). Specifically, for example, by referring to the data structure of the abstract skeleton data 101, the circularly coupled vertex data group is selected. In the example of FIG. 4, for example, the vertex data p1 to p6, p5 to p10, p13 to p18, p22 to p27, and p26 to p30 are selected as the circularly coupled vertex data group, respectively.

判定部322は、選択部321によって選択された環状結合頂点データ群の各頂点データが同一平面上に存在するか否かを判定する。具体的には、たとえば、判定部322は、環状結合頂点データ群の座標値が同一平面上にあるか否かを判定する。より具体的には、判定部322は、頂点データ群の3個の頂点データを含む平面を平面方程式により生成する。そして、残りの頂点データが、生成された平面上に位置するか否かを判定する。   The determination unit 322 determines whether or not each vertex data of the circularly coupled vertex data group selected by the selection unit 321 exists on the same plane. Specifically, for example, the determination unit 322 determines whether or not the coordinate values of the circularly coupled vertex data group are on the same plane. More specifically, the determination unit 322 generates a plane including three pieces of vertex data of the vertex data group using a plane equation. Then, it is determined whether or not the remaining vertex data is located on the generated plane.

決定部323は、判定部322によって同一平面上に存在すると判定された場合、環状結合頂点データ群の各頂点データに対応する原子の混成属性タイプを、アロマティックに決定する。図4の例では、頂点データp1〜p6、p5〜p10、p13〜p18、p22〜p27、p26〜p30のうち、頂点データp1〜p6、p5〜p10、p13〜p18、p22〜p27に対応する原子の混成属性タイプがアロマティックに決定される。図5の(B)のデータ構造では、初期状態からアロマティック(図5中、「AR」で表記)に決定された状態を示している。   When the determination unit 322 determines that the data exists on the same plane, the determination unit 323 aromatically determines the mixed attribute type of the atom corresponding to each vertex data in the cyclic bond vertex data group. In the example of FIG. 4, the vertex data p1 to p6, p5 to p10, p13 to p18, p22 to p27, and p26 to p30 correspond to the vertex data p1 to p6, p5 to p10, p13 to p18, and p22 to p27. The atomic hybrid attribute type is determined aromatically. The data structure of FIG. 5B shows a state determined from the initial state to an aromatic (indicated by “AR” in FIG. 5).

この選択部321、判定部322、および決定部323による一連の処理により、環状結合頂点データ群の各頂点データに対応する原子の混成属性タイプをアロマティックであるか非アロマティックであるか特定することができる。   Through a series of processes by the selection unit 321, the determination unit 322, and the determination unit 323, the mixed attribute type of the atom corresponding to each vertex data of the circular bond vertex data group is specified as aromatic or non-aromatic. be able to.

また、選択部321は、混成属性タイプが未決定な第1の頂点データと、第1の頂点データと結合しあう第2の頂点データおよび第3の頂点データと、第2の頂点データと結合しあう第4の頂点データと、により構成される4連結頂点データを選択する。具体的には、たとえば、選択部321は、環状結合頂点データ群の各頂点データに対応する原子の混成属性タイプについてアロマティックであるか非アロマティックであるかの特定後に、4連結頂点データ群を選択する。   Further, the selection unit 321 combines the first vertex data whose hybrid attribute type is undetermined, the second vertex data and the third vertex data that are combined with the first vertex data, and the second vertex data. Four connected vertex data composed of the fourth vertex data to be matched is selected. Specifically, for example, after the selection unit 321 specifies whether the atomic mixed attribute type corresponding to each vertex data of the circular bond vertex data group is aromatic or non-aromatic, the 4-connected vertex data group Select.

図4の例では、頂点データp10〜p13が4連結頂点データとして選択される。4連結頂点データ群である頂点データp10〜p13のうち、頂点データp11が、混成属性タイプが未決定な第1の頂点データであり、頂点データp12が、第1の頂点データと結合しあう第2の頂点データであり、頂点データp10が、第1の頂点データと結合しあう第3の頂点データであり、頂点データp13が、第2の頂点データと結合しあう第4の頂点データである。4連結頂点データ群である頂点データp10〜p13のうち、頂点データp10、p13に対応する原子の混成属性タイプは、すでにアロマティックに決定されている。   In the example of FIG. 4, the vertex data p10 to p13 are selected as the 4-connected vertex data. Among the vertex data p10 to p13, which is the 4-connected vertex data group, the vertex data p11 is the first vertex data whose hybrid attribute type is undetermined, and the vertex data p12 is combined with the first vertex data. 2 vertex data, the vertex data p10 is the third vertex data combined with the first vertex data, and the vertex data p13 is the fourth vertex data combined with the second vertex data. . Among the vertex data p10 to p13, which is a 4-connected vertex data group, the mixed attribute type of atoms corresponding to the vertex data p10 and p13 has already been determined aromatically.

この場合、決定部323は、選択部321によって選択された4連結頂点データの位置関係に基づいて、第1の頂点データに対応する原子の混成属性タイプを決定する。具体的には、たとえば、判定部322が、4連結頂点データの座標値を参照して、4連結頂点データが一直線上に配列されているか否かを判定する。決定部323は、判定部322によって一直線上に配列されていると判定された場合、第1の頂点データに対応する原子の混成属性タイプを、「S1」に決定する。上記の例では、4連結頂点データ群である頂点データp10〜p13が一直線上にある場合、頂点データp11に対応する原子の混成属性タイプが、「S1」に決定される。   In this case, the determination unit 323 determines the mixed attribute type of the atom corresponding to the first vertex data based on the positional relationship of the four connected vertex data selected by the selection unit 321. Specifically, for example, the determination unit 322 refers to the coordinate value of the 4-connected vertex data and determines whether the 4-connected vertex data is arranged on a straight line. If the determination unit 322 determines that the elements are arranged on a straight line, the determination unit 323 determines that the mixed attribute type of the atom corresponding to the first vertex data is “S1”. In the above example, when the vertex data p10 to p13, which is a 4-connected vertex data group, are on a straight line, the mixed attribute type of the atom corresponding to the vertex data p11 is determined to be “S1”.

判定部322によって一直線上に配列されていないと判定された場合、判定部322は、4連結頂点データが同一平面上に存在するか否かを判定する。具体的には、たとえば、判定部322は、4連結頂点データの座標値が同一平面上にあるか否かを判定する。より具体的には、判定部322は、4連結頂点データから選ばれた3個の頂点データを含む平面を平面方程式により生成する。そして、残りの1個の頂点データが、生成された平面上に位置するか否かを判定する。   When it is determined by the determination unit 322 that they are not arranged on a straight line, the determination unit 322 determines whether the four-connected vertex data exists on the same plane. Specifically, for example, the determination unit 322 determines whether or not the coordinate values of the four connected vertex data are on the same plane. More specifically, the determination unit 322 generates a plane including three vertex data selected from the four connected vertex data by a plane equation. Then, it is determined whether or not the remaining one vertex data is located on the generated plane.

決定部323は、判定部322によって同一平面上に存在すると判定された場合、第1の頂点データに対応する原子の混成属性タイプを、S2またはS3のいずれか一方の混成属性タイプに決定する。上記の例では、4連結頂点データ群である頂点データp10〜p13が同一平面上にある場合、頂点データp11に対応する原子の混成属性タイプが、「SS」に決定される。   When it is determined by the determination unit 322 that the determination unit 322 is present on the same plane, the determination unit 323 determines the mixed attribute type of the atom corresponding to the first vertex data as one of the mixed attribute types S2 and S3. In the above example, when the vertex data p10 to p13, which is a 4-connected vertex data group, are on the same plane, the mixed attribute type of the atom corresponding to the vertex data p11 is determined to be “SS”.

一方、決定部323は、判定部322によって同一平面上に存在しないと判定された場合、第1の頂点データに対応する原子の混成属性タイプを、「S3」に決定する。上記の例では、4連結頂点データ群である頂点データp10〜p13が同一平面上にない場合、頂点データp11に対応する原子の混成属性タイプが、「S3」に決定される。図5の(C)のデータ構造500は、図5の(B)の状態から、混成属性タイプが未決定の頂点データに対し、「S1」,「SS」,「S3」のいずれかが決定された状態を示している。   On the other hand, when the determination unit 322 determines that the two do not exist on the same plane, the determination unit 323 determines that the mixed attribute type of the atom corresponding to the first vertex data is “S3”. In the above example, when the vertex data p10 to p13, which is a 4-connected vertex data group, are not on the same plane, the mixed attribute type of the atom corresponding to the vertex data p11 is determined to be “S3”. In the data structure 500 of FIG. 5C, any one of “S1”, “SS”, and “S3” is determined for the vertex data whose hybrid attribute type is undetermined from the state of FIG. 5B. It shows the state that was done.

この選択部321、判定部322、および決定部323による一連の処理により、4連結頂点データのうち第1の頂点データに対応する原子の混成属性タイプを、「S1」,「SS」,「S3」のいずれかに決定することができる。   Through a series of processes by the selection unit 321, the determination unit 322, and the determination unit 323, the mixed attribute type of the atom corresponding to the first vertex data among the four connected vertex data is changed to “S1”, “SS”, “S3”. It can be determined to any of "."

図3に戻り、結合タイプ特定部303は、混成属性タイプ特定部302によって混成属性タイプが特定された頂点データ群から選ばれた結合しあう2つの頂点データに対応する原子の混成属性タイプの組み合わせにより、2つの頂点データに対応する原子間の結合タイプを特定する。具体的には、たとえば、結合タイプ特定部303は、結合タイプ特定テーブルを参照することにより、結合しあう2つの頂点データに対応する原子間の結合タイプを特定する。   Returning to FIG. 3, the bond type specifying unit 303 is a combination of mixed attribute types of atoms corresponding to two vertex data to be combined selected from the vertex data group whose hybrid attribute type is specified by the hybrid attribute type specifying unit 302. Thus, the bond type between the atoms corresponding to the two vertex data is specified. Specifically, for example, the bond type specifying unit 303 specifies a bond type between atoms corresponding to two vertex data to be bonded by referring to a bond type specifying table.

図7は、結合タイプ特定テーブルの一例を示す説明図である。結合タイプ特定テーブル700では、結合しあう一方の頂点データに対応する原子の混成属性タイプと、他方の頂点データに対応する原子の混成属性タイプと、の組み合わせにより、「aromatic」、「single」(1重結合)、「double」(2重結合)、「triple」(3重結合)の中から結合タイプが特定される。図6の(B)は、結合タイプの特定後におけるデータ構造を示している。   FIG. 7 is an explanatory diagram illustrating an example of a join type identification table. In the bond type specifying table 700, “aromatic”, “single” (by combining the mixed attribute type of the atom corresponding to one vertex data to be combined and the mixed attribute type of the atom corresponding to the other vertex data ( The bond type is specified from “single bond”, “double” (double bond), and “triple” (triple bond). FIG. 6B shows the data structure after specifying the coupling type.

また、頂点データp19,p20についての混成属性タイプはともに「SS」である。したがって、頂点データp19,p20を結合相手とするリンクデータr21〜r23については、以下のように処理される。   Further, the hybrid attribute type for the vertex data p19 and p20 is both “SS”. Accordingly, the link data r21 to r23 having the vertex data p19 and p20 as the coupling partners are processed as follows.

リンクデータr21の場合、頂点データp18に対応する原子の混成属性タイプは「AR」であるため、頂点データp19に対応する原子の混成属性タイプがS2である場合、結合はありえないことになる。したがって、この場合は、頂点データp19に対応する混成属性タイプ「SS」は、「S3」に確定される。そして、「AR」と「S3」の組み合わせの場合、「single」(1重結合)であるため、リンクデータr21の結合タイプは1重結合に決定される。   In the case of the link data r21, the mixed attribute type of the atom corresponding to the vertex data p18 is “AR”. Therefore, when the mixed attribute type of the atom corresponding to the vertex data p19 is S2, there is no possibility of coupling. Accordingly, in this case, the hybrid attribute type “SS” corresponding to the vertex data p19 is determined to be “S3”. Since the combination of “AR” and “S3” is “single” (single connection), the connection type of the link data r21 is determined to be single connection.

また、リンクデータr23の場合、結合しあう一方の頂点データp20に対応する原子の混成属性タイプは「SS」であり、他方の頂点データp21に対応する原子の混成属性タイプは「S3」である。この組み合わせの場合、「SS」が「S2」であっても「S3」であっても、「single」(1重結合)であるため、リンクデータr23の結合タイプは1重結合に決定される。   In the case of the link data r23, the mixed attribute type of the atom corresponding to one vertex data p20 to be combined is “SS”, and the mixed attribute type of the atom corresponding to the other vertex data p21 is “S3”. . In the case of this combination, since “SS” is “S2” or “S3”, it is “single” (single link), so the link data r23 is determined to have a single bond type. .

また、リンクデータr22の場合、結合しあう一方の頂点データp19に対応する原子の混成属性タイプは「SS」から「S3」になり、また、他方の頂点データp20に対応する原子の混成属性タイプは「SS」である。この組み合わせの場合、「SS」が「S2」であっても「S3」であっても、「single」(1重結合)であるため、リンクデータr22の結合タイプは1重結合に決定される。   In the case of the link data r22, the mixed attribute type of the atom corresponding to one vertex data p19 to be combined is changed from “SS” to “S3”, and the mixed attribute type of the atom corresponding to the other vertex data p20. Is “SS”. In the case of this combination, since “SS” is “S2” or “S3”, it is “single” (single link), so the link data r22 is determined to have a single bond type. .

図3に戻り、生成部304は、抽象骨格データ101を構成する2つの頂点データ間の結合を示すリンクデータに結合タイプ特定部303によって特定された結合タイプが付与され、各頂点データに各頂点データに対応する原子の混成属性タイプが付与された、抽象リンクデータ101に対し2次元変換を行うことにより、2次元構造データ110を生成する。生成される2次元構造データ110が、化合物探索のクエリになる。具体的には、たとえば、生成部304は、抽象骨格データ101の頂点データ群のデータ構造500に記憶されている3次元の座標値を2次元の座標値に変換する。   Returning to FIG. 3, the generation unit 304 adds the connection type specified by the connection type specification unit 303 to the link data indicating the connection between the two vertex data constituting the abstract skeleton data 101, and each vertex data is assigned to each vertex. Two-dimensional structure data 110 is generated by performing two-dimensional conversion on the abstract link data 101 to which the mixed attribute type of atoms corresponding to the data is assigned. The generated two-dimensional structure data 110 becomes a compound search query. Specifically, for example, the generation unit 304 converts a three-dimensional coordinate value stored in the data structure 500 of the vertex data group of the abstract skeleton data 101 into a two-dimensional coordinate value.

図8は、2次元変換後の頂点データ群のデータ構造例を示す説明図である。2次元変換を行う場合、環状に連結された頂点データ群のうち、混成属性タイプがアロマティックである頂点データ群は、同一平面上に位置する。したがって、生成部304は、環状に連結された頂点データ群については、互いに平行になるように、すなわち、同一平面上に位置するように、座標変換する。図4の例では、環状結合頂点データp1〜p6、p5〜p10、p13〜p18、p22〜p27が同一平面上に配置されることになる。   FIG. 8 is an explanatory diagram showing an example of the data structure of the vertex data group after two-dimensional conversion. When performing two-dimensional conversion, among vertex data groups connected in a ring shape, vertex data groups having a hybrid attribute type of aromatic are located on the same plane. Therefore, the generation unit 304 performs coordinate conversion so that the vertex data groups connected in a circular manner are parallel to each other, that is, are positioned on the same plane. In the example of FIG. 4, the circular coupling vertex data p1 to p6, p5 to p10, p13 to p18, and p22 to p27 are arranged on the same plane.

また、混成属性タイプがアロマティックでない環状結合頂点データ群については、いずれかのリンクデータが、混成属性タイプがアロマティックである環状結合頂点データ群と同一平面上に位置するように、生成部304は座標変換する。図4の例では、混成属性タイプがアロマティックでない環状結合頂点データp26〜p30については、リンクデータr30が、混成属性タイプがアロマティックである環状結合頂点データp22〜p27と同一平面上に配置されることになる。   In addition, with respect to the cyclic coupling vertex data group whose hybrid attribute type is not aromatic, the generation unit 304 is configured such that any link data is positioned on the same plane as the cyclic coupling vertex data group whose hybrid attribute type is aromatic. Transform coordinates. In the example of FIG. 4, for the circular connection vertex data p26 to p30 whose hybrid attribute type is not aromatic, the link data r30 is arranged on the same plane as the circular connection vertex data p22 to p27 whose hybrid attribute type is aromatic. Will be.

また、生成部304は、残余の頂点データについて、リンクデータの長さを保つように、混成属性タイプがアロマティックである環状結合頂点データ群と同一平面上に座標変換する。これにより、3次元で表現されている抽象骨格データ101が2次元変換される。なお、2次元変換については、上述した変換例に限らず、他の公知の手法を採用してもよい。   In addition, the generation unit 304 performs coordinate transformation on the remaining vertex data on the same plane as the circular coupled vertex data group in which the hybrid attribute type is aromatic so that the length of the link data is maintained. As a result, the abstract skeleton data 101 expressed in three dimensions is two-dimensionally converted. The two-dimensional conversion is not limited to the conversion example described above, and other known methods may be employed.

このように、生成部304は、図6の(B)に示したリンクデータ群の各結合タイプと、図8に示した頂点データ群の変換後の座標値と結合先と混成属性タイプにより、2次元構造データ110を生成することができる。   As described above, the generation unit 304 uses the link data group combination types illustrated in FIG. 6B, the vertex data group converted coordinate values illustrated in FIG. 8, the combination destination, and the hybrid attribute type. Two-dimensional structure data 110 can be generated.

図9は、2次元構造データ110の一例を示す説明図である。図9では、混成属性タイプが「SS」である頂点データが1つであるため、実際には、SS=S2とSS=S3の2つの2次元構造データ110が生成されることになる。なお、図9では混成属性タイプが「SS」である頂点データが1つであるため、2通りの2次元構造データ110が得られるが、「SS」の個数がN個である場合、2N通りの2次元構造データ110が得られることになる。このように、取得部301、混成属性タイプ特定部302、結合タイプ特定部303、および生成部304による一連の処理により、化合物探索のクエリとなる2次元構造データ110が生成されることになる。 FIG. 9 is an explanatory diagram showing an example of the two-dimensional structure data 110. In FIG. 9, since there is one vertex data with the hybrid attribute type “SS”, two two-dimensional structure data 110 of SS = S2 and SS = S3 are actually generated. In FIG. 9, since there is only one vertex data having the hybrid attribute type “SS”, two types of two-dimensional structure data 110 are obtained. However, when the number of “SS” is N, 2 N Street two-dimensional structure data 110 is obtained. As described above, the two-dimensional structure data 110 serving as a compound search query is generated by a series of processes performed by the acquisition unit 301, the hybrid attribute type specification unit 302, the binding type specification unit 303, and the generation unit 304.

つぎに、2次元化合物構造データ102を生成するための機能について説明する。生成装置300は、DB320と、指定部305と、検出部306と、変換部307と、格納部308と、を有し、混成属性タイプが特定された2次元化合物構造データ102を生成する。DB(Data Base)320は、2次元化合物構造データ102を記憶する化合物ライブラリである。   Next, a function for generating the two-dimensional compound structure data 102 will be described. The generation apparatus 300 includes a DB 320, a specification unit 305, a detection unit 306, a conversion unit 307, and a storage unit 308, and generates the two-dimensional compound structure data 102 in which the hybrid attribute type is specified. A DB (Data Base) 320 is a compound library that stores the two-dimensional compound structure data 102.

図10は、DB320の記憶内容の一例を示す説明図である。DB320には、2次元化合物構造データ102が記憶されている。2次元化合物構造データ102は、化合物の2次元的な分子構造を示すデータである。2次元化合物構造データ102では、化合物を構成する原子や分子が特定されており、かつ、原子間の結合タイプも特定されている。   FIG. 10 is an explanatory diagram showing an example of the contents stored in the DB 320. Two-dimensional compound structure data 102 is stored in the DB 320. The two-dimensional compound structure data 102 is data indicating the two-dimensional molecular structure of the compound. In the two-dimensional compound structure data 102, atoms and molecules constituting the compound are specified, and the bond type between the atoms is also specified.

図3に戻り、指定部305は、DB320から化合物の2次元的な分子構造を示す2次元化合物構造データ102を指定する。具体的には、指定部305は、DB320の中から、原子を示す頂点データが混成属性タイプに変換されていない2次元化合物構造データ102を指定する。具体的には、たとえば、指定部305は、頂点データに対応する原子の混成属性タイプが特定された2次元化合物構造データ(以下、特定済み2次元化合物構造データ120)がDB320において関連付けられていない2次元化合物構造データ102を指定する。   Returning to FIG. 3, the designation unit 305 designates the two-dimensional compound structure data 102 indicating the two-dimensional molecular structure of the compound from the DB 320. Specifically, the designation unit 305 designates, from the DB 320, the two-dimensional compound structure data 102 in which the vertex data indicating the atoms is not converted to the hybrid attribute type. Specifically, for example, the specifying unit 305 does not associate the two-dimensional compound structure data in which the mixed attribute type of the atom corresponding to the vertex data is specified (hereinafter, specified two-dimensional compound structure data 120) in the DB 320. The two-dimensional compound structure data 102 is designated.

検出部306は、2次元化合物構造データの中から環式化合物を示す環式化合物データ、3重結合により結合されている一対の頂点データ、2重結合により結合されている一対の頂点データ、1重結合により結合されている一対の頂点データを検出する。検出されたデータは、後述する第1の変換規則テーブル、第2の変換規則テーブルを参照して、混成属性タイプを示すデータに変換される。   The detection unit 306 includes cyclic compound data indicating a cyclic compound from two-dimensional compound structure data, a pair of vertex data coupled by a triple bond, a pair of vertex data coupled by a double bond, 1 A pair of vertex data connected by a double connection is detected. The detected data is converted into data indicating a hybrid attribute type with reference to a first conversion rule table and a second conversion rule table described later.

変換部307は、指定部305によって指定された2次元化合物構造データ102を構成する原子を示す頂点データの各々を、他の頂点データとの結合関係に基づいて、対応する混成属性タイプを示す頂点データに変換する。具体的には、たとえば、変換部307は、以下に示す変換規則テーブルを参照することにより、2次元化合物構造データ102を変換する。   The conversion unit 307 converts each of the vertex data indicating the atoms constituting the two-dimensional compound structure data 102 specified by the specifying unit 305 to a vertex indicating the corresponding hybrid attribute type based on the connection relationship with other vertex data. Convert to data. Specifically, for example, the conversion unit 307 converts the two-dimensional compound structure data 102 by referring to the following conversion rule table.

図11は、第1の変換規則テーブルの一例を示す説明図である。第1の変換規則テーブル1100は、環式化合物の2次元化合物構造データ102の変換規則を規定する。具体的には、たとえば、左欄の変換元データが検出部306により検出されると、右欄の変換後データに変換される。   FIG. 11 is an explanatory diagram of an example of the first conversion rule table. The first conversion rule table 1100 defines conversion rules for the two-dimensional compound structure data 102 of the cyclic compound. Specifically, for example, when the conversion source data in the left column is detected by the detection unit 306, it is converted into converted data in the right column.

図12は、第2の変換規則テーブル1200の一例を示す説明図である。第2の変換規則テーブル1200は、連結しあう2つの原子の結合タイプに着目した変換規則を規定する。具体的には、たとえば、左欄の変換元データが検出部306により検出されると、右欄の変換後データに変換される。   FIG. 12 is an explanatory diagram showing an example of the second conversion rule table 1200. The second conversion rule table 1200 defines a conversion rule that focuses on the bond type of two atoms that are connected. Specifically, for example, when the conversion source data in the left column is detected by the detection unit 306, it is converted into converted data in the right column.

図13は、変換部307による2次元化合物構造データ102の変換例を示す説明図である。変換部307は、第1の変換規則テーブル1100および第2の変換規則テーブル1200を参照することにより、2次元化合物構造データ102を変換する。図13の右側の2次元化合物構造データが、特定済み2次元化合物構造データ120であり、各原子の混成属性タイプが特定されている。   FIG. 13 is an explanatory diagram illustrating an example of conversion of the two-dimensional compound structure data 102 by the conversion unit 307. The conversion unit 307 converts the two-dimensional compound structure data 102 by referring to the first conversion rule table 1100 and the second conversion rule table 1200. The two-dimensional compound structure data on the right side of FIG. 13 is the specified two-dimensional compound structure data 120, and the mixed attribute type of each atom is specified.

図3に戻り、格納部308は、2次元化合物構造データ102に、変換部307による変換後の2次元化合物構造データを関連付けて、データベースに格納する。具体的には、たとえば、格納部308は、特定済み2次元化合物構造データ120を、その変換元となった2次元化合物構造データ102と関連付けてDB320に格納する。   Returning to FIG. 3, the storage unit 308 associates the two-dimensional compound structure data 102 with the two-dimensional compound structure data converted by the conversion unit 307 and stores the data in the database. Specifically, for example, the storage unit 308 stores the specified two-dimensional compound structure data 120 in the DB 320 in association with the two-dimensional compound structure data 102 that is the conversion source.

図14は、格納部308による格納後のDB320の記憶内容の一例を示す説明図である。図14において、変換元である2次元化合物構造データ102と、特定済み2次元化合物構造データ120と、が関連付けて記憶されている。したがって、クエリにより特定済み2次元化合物構造データ120がヒットすると、その特定済み2次元化合物構造データ120に関連付けられている2次元化合物構造データ102がDB320から抽出されることになる。   FIG. 14 is an explanatory diagram illustrating an example of storage contents of the DB 320 after being stored by the storage unit 308. In FIG. 14, two-dimensional compound structure data 102 that is a conversion source and specified two-dimensional compound structure data 120 are stored in association with each other. Therefore, when the identified two-dimensional compound structure data 120 is hit by the query, the two-dimensional compound structure data 102 associated with the identified two-dimensional compound structure data 120 is extracted from the DB 320.

このように、指定部305、変換部307、および格納部308による一連の処理により、特定済み2次元化合物構造データ120を生成して、DB320に、変換元の2次元化合物構造データ102に関連付けて格納することができる。   As described above, the specified two-dimensional compound structure data 120 is generated by a series of processes by the designation unit 305, the conversion unit 307, and the storage unit 308, and is associated with the conversion source two-dimensional compound structure data 102 in the DB 320. Can be stored.

また、図3に戻り、生成装置300は、検索部309と、抽出部310と、出力部311と、を有し、DB320を用いた化合物探索を実行する。まず、検索部309は、DB320から、生成部304によって生成された2次元構造データ110を含む特定済み2次元化合物構造データ120を検索する。具体的には、たとえば、検索部309は、クエリとなる2次元構造データ110を包含(完全一致含む)する特定済み2次元化合物構造データ120を検索する。   Returning to FIG. 3, the generation apparatus 300 includes a search unit 309, an extraction unit 310, and an output unit 311, and executes a compound search using the DB 320. First, the search unit 309 searches the specified two-dimensional compound structure data 120 including the two-dimensional structure data 110 generated by the generation unit 304 from the DB 320. Specifically, for example, the search unit 309 searches for the specified two-dimensional compound structure data 120 that includes (completely matches) the two-dimensional structure data 110 serving as a query.

抽出部310は、検索部309によって検索された特定済み2次元化合物構造データ120に関連付けられている2次元化合物構造データ102を、DB320から抽出する。また、抽出部310は、検索部309によって検索された特定済み2次元化合物構造データ120に関連付けられている2次元化合物構造データ102のうち、抽出条件に該当する2次元化合物構造データ102を抽出することとしてもよい。抽出条件としては、たとえば、置換基や官能基を含む構造や、特定の置換基や特定の官能基を含む構造といった条件が設定される。これにより、抽出される2次元化合物構造データ102を絞り込むことができる。   The extraction unit 310 extracts the two-dimensional compound structure data 102 associated with the specified two-dimensional compound structure data 120 searched by the search unit 309 from the DB 320. Further, the extraction unit 310 extracts the two-dimensional compound structure data 102 corresponding to the extraction condition from the two-dimensional compound structure data 102 associated with the specified two-dimensional compound structure data 120 searched by the search unit 309. It is good as well. As the extraction conditions, for example, conditions such as a structure including a substituent or a functional group, or a structure including a specific substituent or a specific functional group are set. Thereby, the extracted two-dimensional compound structure data 102 can be narrowed down.

また、抽出条件として、クエリから所定数分のリンクデータの結合までの構造といった条件が設定される。所定数はユーザが任意に設定可能である。たとえば、ワンボンドまでの構造とすることができる。クエリを包含する2次元化合物構造データ102であっても、クエリ以外の分子構造が大きいと標的蛋白質に収まらないことがあるため、抽出条件を設定することにより、抽出される2次元化合物構造データ102の大きさを制限することができる。   In addition, as an extraction condition, a condition such as a structure from a query to a combination of a predetermined number of link data is set. The predetermined number can be arbitrarily set by the user. For example, a structure up to one bond can be used. Even if the two-dimensional compound structure data 102 includes the query, if the molecular structure other than the query is large, the two-dimensional compound structure data 102 may not fit in the target protein. Can be limited in size.

出力部311は、抽出部310によって抽出された2次元化合物構造データ102を出力する。出力形式としては、たとえば、ディスプレイ208への表示、プリンタ213への印刷、外部装置への送信、生成装置300内の記憶装置への格納がある。このように、検索部309、抽出部310、および出力部311による一連の処理により、特定済み2次元化合物構造データ120に関連付けられている2次元化合物構造データ102を得ることができる。   The output unit 311 outputs the two-dimensional compound structure data 102 extracted by the extraction unit 310. Examples of output formats include display on the display 208, printing on the printer 213, transmission to an external device, and storage in a storage device in the generation device 300. As described above, the two-dimensional compound structure data 102 associated with the specified two-dimensional compound structure data 120 can be obtained by a series of processes performed by the search unit 309, the extraction unit 310, and the output unit 311.

<生成処理手順>
つぎに、生成装置300による生成処理手順についてフローチャートを用いて説明する。図15〜図19のフローチャートは、取得部301、混成属性タイプ特定部302、結合タイプ特定部303、および生成部304によるクエリ生成の処理手順を示す。図20〜図23のフローチャートは、指定部305、変換部307、および格納部308によるDB生成の処理手順を示す。図24のフローチャートは、検索部309、抽出部310、および出力部311による化合物探索の処理手順を示す。
<Generation processing procedure>
Next, a generation processing procedure performed by the generation apparatus 300 will be described using a flowchart. The flowcharts of FIGS. 15 to 19 show processing procedures for query generation by the acquisition unit 301, the hybrid attribute type specification unit 302, the combination type specification unit 303, and the generation unit 304. The flowcharts of FIGS. 20 to 23 show the processing procedure of DB generation by the designation unit 305, the conversion unit 307, and the storage unit 308. The flowchart in FIG. 24 shows a processing procedure of compound search by the search unit 309, the extraction unit 310, and the output unit 311.

図15は、生成装置300によるクエリ生成処理手順例を示すフローチャートである。生成装置300は、まず、取得部301により、抽象リンクデータ101を読み込み(ステップS1501)、混成属性タイプ特定部302により、抽象リンクデータ101からの混成属性タイプ特定処理を実行する(ステップS1502)。抽象リンクデータ101からの混成属性タイプ特定処理(ステップS1502)の詳細については、図16において説明する。   FIG. 15 is a flowchart illustrating an example of a query generation processing procedure performed by the generation apparatus 300. The generating apparatus 300 first reads the abstract link data 101 by the acquisition unit 301 (step S1501), and executes the hybrid attribute type specifying process from the abstract link data 101 by the hybrid attribute type specifying unit 302 (step S1502). Details of the mixed attribute type specifying process (step S1502) from the abstract link data 101 will be described with reference to FIG.

つぎに、生成装置300は、結合タイプ特定部303により、原子間の結合タイプ特定処理を実行する(ステップS1503)。原子間の結合タイプ特定処理(ステップS1503)の詳細については、図19において説明する。そして、生成装置300は、生成部304によりクエリとなる2次原構造データを生成する(ステップS1504)。これにより、クエリ生成処理が終了する。   Next, the generating apparatus 300 performs the bond type specifying process between atoms by the bond type specifying unit 303 (step S1503). Details of the inter-atom bond type specifying process (step S1503) will be described with reference to FIG. Then, the generation apparatus 300 generates secondary original structure data to be a query by using the generation unit 304 (step S1504). As a result, the query generation process ends.

図16は、図15に示した抽象骨格データ101からの混成属性タイプ特定処理(ステップS1502)の詳細な処理手順例を示すフローチャートである。生成装置300は、混成属性タイプ特定部302により、第1の混成属性タイプ決定処理を実行し(ステップS1601)、つぎに、第2の混成属性タイプ決定処理を実行する(ステップS1602)。第1の混成属性タイプ決定処理(ステップS1601)の詳細については、図17において説明する。第2の混成属性タイプ決定処理(ステップS1602)の詳細については、図18において説明する。   FIG. 16 is a flowchart showing a detailed processing procedure example of the hybrid attribute type specifying process (step S1502) from the abstract skeleton data 101 shown in FIG. The generating apparatus 300 uses the hybrid attribute type specifying unit 302 to execute a first hybrid attribute type determination process (step S1601), and then executes a second hybrid attribute type determination process (step S1602). Details of the first hybrid attribute type determination process (step S1601) will be described with reference to FIG. Details of the second hybrid attribute type determination process (step S1602) will be described with reference to FIG.

図17は、図16に示した第1の混成属性タイプ決定処理(ステップS1601)の詳細な処理手順例を示すフローチャートである。生成装置300は、抽象骨格データ101の中から未選択の環状結合頂点データ群があるか否かを判断する(ステップS1701)。未選択の環状結合頂点データ群がある場合(ステップS1701:Yes)、生成装置300は、選択部321により、未選択の環状結合頂点データ群を選択する(ステップS1702)。つぎに、生成装置300は、判定部322により、選択された環状結合頂点データ群の各頂点データが同一平面上にあるか否かを判定する(ステップS1703)。同一平面上にない場合(ステップS1703:No)、ステップS1701に戻る。   FIG. 17 is a flowchart showing a detailed processing procedure example of the first mixed attribute type determination process (step S1601) shown in FIG. The generation apparatus 300 determines whether there is an unselected circular coupled vertex data group from the abstract skeleton data 101 (step S1701). When there is an unselected circular connection vertex data group (step S1701: Yes), the generation apparatus 300 selects an unselected circular connection vertex data group by the selection unit 321 (step S1702). Next, the generating apparatus 300 determines whether or not each vertex data of the selected circularly coupled vertex data group is on the same plane by the determination unit 322 (step S1703). If not on the same plane (step S1703: NO), the process returns to step S1701.

一方、同一平面上にある場合(ステップS1703:Yes)、生成装置300は、決定部323により、環状結合頂点データ群の各頂点データに対応する原子の混成属性タイプを、アロマティック(AR)に決定する(ステップS1704)。決定された混成属性タイプは、対応する頂点データに関連付けて、頂点データ群のデータ構造500に格納される。このあと、ステップS1701に戻る。そして、ステップS1701において、未選択の環状結合頂点データ群がない場合(ステップS1701:No)、第2の混成属性タイプ決定処理(ステップS1602)に移行する。   On the other hand, if they are on the same plane (step S1703: Yes), the generation apparatus 300 causes the determination unit 323 to change the mixed attribute type of the atom corresponding to each vertex data of the cyclic bond vertex data group to aromatic (AR). Determination is made (step S1704). The determined hybrid attribute type is stored in the vertex data group data structure 500 in association with the corresponding vertex data. Thereafter, the process returns to step S1701. In step S1701, if there is no unselected circular combination vertex data group (step S1701: No), the process proceeds to the second hybrid attribute type determination process (step S1602).

図18は、図16に示した第2の混成属性タイプ決定処理(ステップS1602)の詳細な処理手順例を示すフローチャートである。生成装置300は、まず、混成属性タイプが未決定の頂点データがあるか否かを判断する(ステップS1801)。混成属性タイプが未決定の頂点データがある場合(ステップS1801:Yes)、生成装置300は、選択部321により、未決定の頂点データを1つ選択する(ステップS1802)。   FIG. 18 is a flowchart showing a detailed processing procedure example of the second mixed attribute type determination process (step S1602) shown in FIG. First, the generation apparatus 300 determines whether there is vertex data whose hybrid attribute type is undetermined (step S1801). When there is vertex data whose hybrid attribute type is undetermined (step S1801: Yes), the generation apparatus 300 selects one undetermined vertex data by the selection unit 321 (step S1802).

つぎに、生成装置300は、選択された頂点データ(以下、「選択頂点データ」)の結合先となる頂点データ(以下、「結合先頂点データ」)を検出する(ステップS1803)。そして、生成装置300は、選択頂点データおよび結合先頂点データを中心とする4連結頂点データを特定する(ステップS1804)。生成装置300は、判定部322により、4連結頂点データが一直線上にあるか否かを判定する(ステップS1805)。一直線上にある場合(ステップS1805:Yes)、生成装置300は、決定部323により、選択頂点データに対応する原子の混成属性タイプを「S1」に決定する(ステップS1806)。決定された混成属性タイプは、選択頂点データに関連付けて、頂点データ群のデータ構造500に格納される。このあと、ステップS1801に戻る。   Next, the generating apparatus 300 detects vertex data (hereinafter, “joining vertex data”) that is the joining destination of the selected vertex data (hereinafter, “selected vertex data”) (step S1803). Then, the generation device 300 specifies 4-connected vertex data centered on the selected vertex data and the join destination vertex data (step S1804). In the generation apparatus 300, the determination unit 322 determines whether or not the 4-connected vertex data is on a straight line (step S1805). If it is on a straight line (step S1805: YES), the generating apparatus 300 determines the mixed attribute type of the atom corresponding to the selected vertex data to “S1” by the determining unit 323 (step S1806). The determined hybrid attribute type is stored in the vertex data group data structure 500 in association with the selected vertex data. Thereafter, the process returns to step S1801.

一方、ステップS1805において、一直線上にないと判定された場合(ステップS1805:No)、生成装置300は、判定部322により、4連結頂点データが同一平面上にあるか否かを判定する(ステップS1807)。同一平面上にある場合(ステップS1807:Yes)、生成装置300は、選択頂点データに対応する原子の混成属性タイプを「SS」に決定する(ステップS1808)。決定された混成属性タイプは、選択頂点データに関連付けて、頂点データ群のデータ構造500に格納される。このあと、ステップS1801に戻る。   On the other hand, if it is determined in step S1805 that it is not on a straight line (step S1805: No), the generation apparatus 300 determines whether the four-connected vertex data is on the same plane by the determination unit 322 (step S1805). S1807). If they are on the same plane (step S1807: YES), the generation apparatus 300 determines the mixed attribute type of the atom corresponding to the selected vertex data as “SS” (step S1808). The determined hybrid attribute type is stored in the vertex data group data structure 500 in association with the selected vertex data. Thereafter, the process returns to step S1801.

一方、ステップS1807において、同一平面上にないと判定された場合(ステップS1807:No)、生成装置300は、選択頂点データに対応する原子の混成属性タイプを「S3」に決定する(ステップS1809)。決定された混成属性タイプは、選択頂点データに関連付けて、頂点データ群のデータ構造500に格納される。このあと、ステップS1801に戻る。また、ステップS1801において、混成属性タイプが未決定の頂点データがないと判断された場合(ステップS1801:No)、第2の混成属性タイプ決定処理(ステップS1602)を終了し、図15の原子間の結合タイプ特定処理(ステップS1503)に移行する。これにより、各頂点データに対応する原子の混成属性タイプが抽象骨格データ101から特定されることになる。   On the other hand, when it is determined in step S1807 that they are not on the same plane (step S1807: No), the generating apparatus 300 determines the mixed attribute type of the atom corresponding to the selected vertex data as “S3” (step S1809). . The determined hybrid attribute type is stored in the vertex data group data structure 500 in association with the selected vertex data. Thereafter, the process returns to step S1801. If it is determined in step S1801 that there is no vertex data for which the hybrid attribute type has not been determined (step S1801: No), the second hybrid attribute type determination process (step S1602) is terminated, and the interatomic region of FIG. The process proceeds to the combination type specifying process (step S1503). Thereby, the mixed attribute type of the atom corresponding to each vertex data is specified from the abstract skeleton data 101.

図19は、図15に示した原子間の結合タイプ特定処理(ステップS1503)の詳細な処理手順例を示すフローチャートである。生成装置300は、まず、未選択の結合しあう頂点データ対が抽象骨格データ101にあるか否かを判断し(ステップS1901)、未選択の結合しあう頂点データ対がある場合(ステップS1901:Yes)、未選択の結合しあう頂点データ対を1組選択する(ステップS1902)。   FIG. 19 is a flowchart showing a detailed processing procedure example of the inter-atom bond type specifying process (step S1503) shown in FIG. First, the generation apparatus 300 determines whether or not an unselected vertex data pair to be combined exists in the abstract skeleton data 101 (step S1901). If there is an unselected vertex data pair to be combined (step S1901: Yes), a pair of unselected vertex data pairs to be combined is selected (step S1902).

つぎに、生成装置300は、図7に示した結合タイプ特定テーブル700を参照して、選択された結合しあう頂点データ対の各混成属性タイプにより、選択された頂点データ対を結合させるリンクデータの結合タイプを特定する(ステップS1903)。特定された結合タイプは、選択された頂点データ対を結合させるリンクデータに関連付けて、リンクデータ群のデータ構造600に格納される。このあと、ステップS1901に戻る。   Next, the generating apparatus 300 refers to the join type specification table 700 shown in FIG. 7 and links data that joins the selected vertex data pairs according to the mixed attribute types of the selected vertex data pairs to be joined. Are identified (step S1903). The identified join type is stored in the data structure 600 of the link data group in association with the link data that joins the selected vertex data pair. Thereafter, the process returns to step S1901.

そして、ステップS1901において、未選択の結合しあう頂点データ対がない場合(ステップS1901:No)、原子間の結合タイプ特定処理(ステップS1503)を終了し、図15のクエリ生成(ステップS1504)に移行する。これにより、各リンクデータの結合タイプが特定されることになる。   In step S1901, if there is no unselected vertex data pair to be combined (step S1901: No), the inter-atom bond type specifying process (step S1503) is terminated, and the query generation (step S1504) in FIG. Transition. Thereby, the connection type of each link data is specified.

また、たとえば、ステップS1902の選択では、生成装置300は、混成属性タイプ「SS」を含まない頂点データ対から優先的に選択する。混成属性タイプ「SS」を含まない頂点データ対がない場合は、生成装置300は、いずれか一方の頂点データの混成属性タイプが「SS」となる頂点データ対を選択する。いずれか一方の頂点データの混成属性タイプが「SS」となる頂点データ対もない場合は、生成装置300は、結合しあう頂点データ対の双方の混成属性タイプが「SS」となる頂点データ対を選択する。   Further, for example, in the selection in step S1902, the generation apparatus 300 preferentially selects from vertex data pairs that do not include the hybrid attribute type “SS”. When there is no vertex data pair that does not include the hybrid attribute type “SS”, the generation apparatus 300 selects a vertex data pair whose hybrid attribute type of any one of the vertex data is “SS”. If there is no vertex data pair in which the hybrid attribute type of any one of the vertex data is “SS”, the generation apparatus 300 uses the vertex data pair in which the hybrid attribute type of both vertex data pairs to be combined is “SS”. Select.

このような優先的な選択をおこなうことにより、当初は混成属性タイプが「SS」であった頂点データの混成属性タイプが、「S2」または「S3」に確定する場合がある。たとえば、頂点データp19は、当初は「SS」であったが、結合先の頂点データに対応する原子の混成属性タイプが「AR」であるため、「S2」はあり得ない混成属性タイプとなり、「S3」に確定することになる。   By performing such preferential selection, the hybrid attribute type of the vertex data whose hybrid attribute type was initially “SS” may be fixed to “S2” or “S3”. For example, the vertex data p19 is initially “SS”, but since the hybrid attribute type of the atom corresponding to the vertex data of the bond destination is “AR”, “S2” becomes a hybrid attribute type that cannot be obtained, It will be confirmed to “S3”.

このように、クエリ生成処理により、利用者は、原子タイプや結合タイプのパラメータを意識しなくても、化合物探索に利用できるクエリを得ることができる。   In this way, the query generation process allows the user to obtain a query that can be used for compound search without being aware of the atom type or bond type parameters.

図20は、生成装置300によるDB生成処理手順例を示すフローチャートである。生成装置300は、まず、DB320の中に未指定の2次元化合物構造データ102があるか否かを判断する(ステップS2001)。未指定の2次元化合物構造データ102がある場合(ステップS2001:Yes)、生成装置300は、指定部305により、未指定の2次元化合物構造データ102を1つ指定する(ステップS2002)。つぎに、生成装置300は、検出部306および変換部307により、指定された2次元化合物構造データ102(以下、「指定2次元化合物構造データ102」)からの混成属性タイプ特定処理を実行する(ステップS2003)。指定2次元化合物構造データ102からの混成属性タイプ特定処理(ステップS2003)の詳細については、図21において説明する。   FIG. 20 is a flowchart illustrating an example of a DB generation processing procedure performed by the generation apparatus 300. The generating apparatus 300 first determines whether there is unspecified two-dimensional compound structure data 102 in the DB 320 (step S2001). When there is undesignated two-dimensional compound structure data 102 (step S2001: Yes), the generation apparatus 300 designates one undesignated two-dimensional compound structure data 102 by the designation unit 305 (step S2002). Next, the generating apparatus 300 uses the detection unit 306 and the conversion unit 307 to execute a hybrid attribute type specifying process from the designated two-dimensional compound structure data 102 (hereinafter, “designated two-dimensional compound structure data 102”) ( Step S2003). Details of the hybrid attribute type specifying process (step S2003) from the designated two-dimensional compound structure data 102 will be described with reference to FIG.

このあと、生成装置300は、格納部308により、指定2次元化合物構造データ102からの混成属性タイプ特定処理(ステップS2003)で得られた特定済み2次元化合物構造データ120を、指定2次元化合物構造データ102に関連付けてDB320に格納する(ステップS2004)。そして、ステップS2001に戻る。ステップS2001において、未指定の2次元化合物構造データ102がない場合(ステップS2001:No)、DB生成処理を終了する。これにより、2次元化合物構造データ102と特定済み2次元化合物構造データ120とを関連付けたDB320を生成することができる。   Thereafter, the generation device 300 uses the storage unit 308 to specify the specified two-dimensional compound structure data 120 obtained by the hybrid attribute type specifying process (step S2003) from the specified two-dimensional compound structure data 102, with the specified two-dimensional compound structure data. The data is stored in the DB 320 in association with the data 102 (step S2004). Then, the process returns to step S2001. In step S2001, if there is no unspecified two-dimensional compound structure data 102 (step S2001: No), the DB generation process is terminated. Thereby, the DB 320 in which the two-dimensional compound structure data 102 and the specified two-dimensional compound structure data 120 are associated with each other can be generated.

図21は、図20に示した指定2次元化合物構造データ102からの混成属性タイプ特定処理(ステップS2003)の詳細な処理手順例を示すフローチャートである。生成装置300は、まず、第3の混成属性タイプ決定処理を実行し(ステップS2101)、つぎに、第4の混成属性タイプ決定処理を実行する(ステップS2102)。第3の混成属性タイプ決定処理(ステップS2101)の詳細については、図22において説明する。また、第4の混成属性タイプ決定処理(ステップS2102)の詳細については、図23において説明する。   FIG. 21 is a flowchart showing a detailed processing procedure example of the hybrid attribute type specifying process (step S2003) from the designated two-dimensional compound structure data 102 shown in FIG. The generating apparatus 300 first executes a third hybrid attribute type determination process (step S2101), and then executes a fourth hybrid attribute type determination process (step S2102). Details of the third hybrid attribute type determination process (step S2101) will be described with reference to FIG. Details of the fourth mixed attribute type determination process (step S2102) will be described with reference to FIG.

図22は、図21に示した第3の混成属性タイプ決定処理(ステップS2101)の詳細な処理手順例を示すフローチャートである。生成装置300は、まず、検出部306により、指定2次元化合物構造データ102の中の未選択の環式化合物を示す環式化合物データを検出する(ステップS2201)。未選択の環式化合物データが検出された場合(ステップS2201:Yes)、生成装置300は、未選択の環式化合物データを選択する(ステップS2202)。そして、生成装置300は、変換部307により第1の変換規則テーブル1100を参照して、選択された環式化合物データを構成する頂点データを、該当する混成属性タイプを示す頂点データに変換する(ステップS2203)。具体的には、たとえば、頂点データのデータ構造(不図示)に、該当する混成属性タイプが関連付けされる。このあと、ステップS2201に戻る。   FIG. 22 is a flowchart showing a detailed processing procedure example of the third mixed attribute type determination process (step S2101) shown in FIG. In the generation apparatus 300, first, the detection unit 306 detects cyclic compound data indicating an unselected cyclic compound in the designated two-dimensional compound structure data 102 (step S2201). When unselected cyclic compound data is detected (step S2201: Yes), the generating apparatus 300 selects unselected cyclic compound data (step S2202). Then, the generation apparatus 300 refers to the first conversion rule table 1100 by the conversion unit 307, and converts the vertex data constituting the selected cyclic compound data into vertex data indicating the corresponding hybrid attribute type ( Step S2203). Specifically, for example, the corresponding hybrid attribute type is associated with the data structure (not shown) of the vertex data. Thereafter, the process returns to step S2201.

ステップS2201において、未選択の環式化合物データが検出されない場合(ステップS2201:No)、第4の混成属性タイプ決定処理(ステップS2102)に移行する。このように、第3の混成属性タイプ決定処理(ステップS2101)により、環式化合物データの混成属性タイプが特定されることになる。   If unselected cyclic compound data is not detected in step S2201 (step S2201: No), the process proceeds to the fourth hybrid attribute type determination process (step S2102). Thus, the hybrid attribute type of the cyclic compound data is specified by the third hybrid attribute type determination process (step S2101).

図23は、図21に示した第4の混成属性タイプ決定処理(ステップS2102)の詳細な処理手順例を示すフローチャートである。生成装置300は、まず、検出部306により、指定2次元化合物構造データ102の中の3重結合により結合しあう頂点データ対を検出する(ステップS2301)。3重結合により結合しあう頂点データ対が検出された場合(ステップS2301:Yes)、生成装置300は、変換部307により第2の変換規則テーブル1200を参照して、検出された頂点データ対を、該当する混成属性タイプを示す頂点データ対に変換する(ステップS2302)。   FIG. 23 is a flowchart showing a detailed processing procedure example of the fourth mixed attribute type determination process (step S2102) shown in FIG. First, in the generation apparatus 300, the detection unit 306 detects vertex data pairs that are coupled by triple bonds in the designated two-dimensional compound structure data 102 (step S2301). When a vertex data pair that is coupled by triple coupling is detected (step S2301: Yes), the generation apparatus 300 refers to the second conversion rule table 1200 by the conversion unit 307, and detects the detected vertex data pair. The vertex data pair indicating the corresponding hybrid attribute type is converted (step S2302).

具体的には、たとえば、頂点データ対の各頂点データのデータ構造(不図示)に、該当する混成属性タイプが関連付けされる。このあと、ステップS2301に戻る。これにより、3重結合についての混成属性タイプが、2重結合および1重結合よりも優先的に決定される。   Specifically, for example, the corresponding hybrid attribute type is associated with the data structure (not shown) of each vertex data of the vertex data pair. Thereafter, the process returns to step S2301. As a result, the hybrid attribute type for the triple bond is determined in preference to the double bond and the single bond.

一方、ステップS2301において、3重結合により結合しあう頂点データ対が検出されなかった場合(ステップS2301:No)、生成装置300は、検出部306により、指定2次元化合物構造データ102の中の2重結合により結合しあう頂点データ対を検出する(ステップS2303)。2重結合により結合しあう頂点データ対が検出された場合(ステップS2303:Yes)、生成装置300は、変換部307により第2の変換規則テーブル1200を参照して、検出された頂点データ対を、該当する混成属性タイプを示す頂点データ対に変換する(ステップS2304)。   On the other hand, in step S2301, when the vertex data pair that is coupled by triple coupling is not detected (step S2301: No), the generation device 300 causes the detection unit 306 to search for 2 in the designated two-dimensional compound structure data 102. Vertex data pairs that are joined by multiple joining are detected (step S2303). When a vertex data pair that is coupled by double coupling is detected (step S2303: Yes), the generation apparatus 300 refers to the second conversion rule table 1200 by the conversion unit 307, and detects the detected vertex data pair. The vertex data pair indicating the corresponding hybrid attribute type is converted (step S2304).

具体的には、たとえば、頂点データ対の各頂点データのデータ構造(不図示)に、該当する混成属性タイプが関連付けされる。このあと、ステップS2303に戻る。これにより、2重結合についての混成属性タイプが、1重結合よりも優先的に決定される。   Specifically, for example, the corresponding hybrid attribute type is associated with the data structure (not shown) of each vertex data of the vertex data pair. Thereafter, the process returns to step S2303. Thereby, the hybrid attribute type for the double bond is determined with priority over the single bond.

一方、ステップS2303において、2重結合により結合しあう頂点データ対が検出されなかった場合(ステップS2303:No)、生成装置300は、検出部306により、指定2次元化合物構造データ102の中の1重結合により結合しあう頂点データ対を検出する(ステップS2305)。1重結合により結合しあう頂点データ対が検出された場合(ステップS2305:Yes)、生成装置300は、変換部307により第2の変換規則テーブル1200を参照して、検出された頂点データ対を、該当する混成属性タイプを示す頂点データ対に変換する(ステップS2306)。具体的には、たとえば、頂点データ対の各頂点データのデータ構造(不図示)に、該当する混成属性タイプが関連付けされる。このあと、ステップS2305に戻る。   On the other hand, in step S2303, when the vertex data pair that is coupled by the double coupling is not detected (step S2303: No), the generation device 300 causes the detection unit 306 to select one of the specified two-dimensional compound structure data 102. Vertex data pairs that are joined by multiple joining are detected (step S2305). When a vertex data pair that is joined by single joining is detected (step S2305: Yes), the generation apparatus 300 refers to the second conversion rule table 1200 by the conversion unit 307, and detects the detected vertex data pair. The vertex data pair indicating the corresponding mixed attribute type is converted (step S2306). Specifically, for example, the corresponding hybrid attribute type is associated with the data structure (not shown) of each vertex data of the vertex data pair. Thereafter, the process returns to step S2305.

一方、ステップS2305において、1重結合により結合しあう頂点データ対が検出されなかった場合(ステップS2305:No)、第4の混成属性タイプ決定処理(ステップS2102)を終了する。このように、第4の混成属性タイプ決定処理(ステップS2102)により、1重結合〜3重結合についての混成属性タイプが特定された特定済み2次元化合物構造データ120が得られることになる。   On the other hand, in step S2305, when a vertex data pair that is joined by single joining is not detected (step S2305: No), the fourth hybrid attribute type determination process (step S2102) is terminated. As described above, the specified two-dimensional compound structure data 120 in which the hybrid attribute type for the single bond to triple bond is specified is obtained by the fourth hybrid attribute type determination process (step S2102).

図24は、生成装置300による化合物探索処理手順例を示すフローチャートである。生成装置300は、まず、クエリを読み込み(ステップS2401)、抽出条件が設定されている場合には抽出条件も読み込む(ステップS2402)。そして、生成装置300は、未選択の特定済み2次元化合物構造データ120がDB320にあるか否かを判断する(ステップS2403)。未選択の特定済み2次元化合物構造データ120がある場合(ステップS2403:Yes)、生成装置300は、未選択の特定済み2次元化合物構造データ120をDB320から選択する(ステップS2404)。そして、生成装置300は、検索部309により、選択された特定済み2次元化合物構造データ120がクエリを包含するか否かを判断する(ステップS2405)。   FIG. 24 is a flowchart illustrating an example of a compound search processing procedure performed by the generation apparatus 300. The generation apparatus 300 first reads a query (step S2401), and also reads the extraction condition when the extraction condition is set (step S2402). Then, the generation apparatus 300 determines whether or not the unselected specified two-dimensional compound structure data 120 exists in the DB 320 (step S2403). When there is unselected specified two-dimensional compound structure data 120 (step S2403: Yes), the generation device 300 selects unselected specified two-dimensional compound structure data 120 from the DB 320 (step S2404). Then, the generation apparatus 300 determines whether the selected identified two-dimensional compound structure data 120 includes a query by the search unit 309 (step S2405).

包含しない場合(ステップS2405:No)、ステップS2403に戻る。一方、包含する場合(ステップS2405:Yes)、生成装置300は、抽出部310により、選択された特定済み2次元化合物構造データ120に関連付けられている2次元化合物構造データ102をDB320から抽出する(ステップS2406)。そして、ステップS2403に戻る。一方、ステップS2403において、未選択の特定済み2次元化合物構造データ120がない場合(ステップS2403:No)、生成装置300は、出力部311により、抽出された2次元化合物構造データ102を出力する(ステップS2407)。これにより、化合物探索を終了する。このように、化合物探索処理により、利用者は、原子タイプや結合タイプのパラメータを意識せずに、化合物探索の結果を得ることができる。   When not including (step S2405: No), it returns to step S2403. On the other hand, in the case of inclusion (step S2405: Yes), the generation apparatus 300 extracts, from the DB 320, the two-dimensional compound structure data 102 associated with the selected specified two-dimensional compound structure data 120 by the extraction unit 310 ( Step S2406). Then, the process returns to step S2403. On the other hand, in step S2403, when there is no unselected specified two-dimensional compound structure data 120 (step S2403: No), the generation apparatus 300 outputs the extracted two-dimensional compound structure data 102 by the output unit 311 ( Step S2407). This completes the compound search. Thus, the compound search process allows the user to obtain the result of the compound search without being conscious of the atom type and bond type parameters.

なお、化合物探索により得られた2次元化合物構造データ102のうちクエリに該当する頂点データについては、クエリの生成元となる抽象骨格データ101の座標値を適用することにより、3次元変換される。また、クエリ以外の分子構造については、2次元化合物構造データ102の原子タイプと結合タイプを元にして、3次元変換される。これにより、2次元化合物構造データ102は、3次元化合物構造データに変換される。このあと、3次元化合物構造データを、標的蛋白質の3次元構造データに与え、分子力学法などを用いて標的蛋白質内における化合物の評価が行われることになる。   Note that the vertex data corresponding to the query in the two-dimensional compound structure data 102 obtained by the compound search is three-dimensionally converted by applying the coordinate value of the abstract skeleton data 101 that is the generation source of the query. The molecular structure other than the query is three-dimensionally converted based on the atom type and bond type of the two-dimensional compound structure data 102. Thereby, the two-dimensional compound structure data 102 is converted into three-dimensional compound structure data. Thereafter, the three-dimensional compound structure data is given to the three-dimensional structure data of the target protein, and the compound in the target protein is evaluated using a molecular mechanics method or the like.

このように、従来では、コンピュータを利用した試薬探索において、1つの試薬を計算するのに2〜3分の時間を必要とし、大規模な試薬データベース(たとえば、10の6乗規模)のドッキングによる評価では、半年から1年もかかっている。すなわち、現実的には実験同様、一部の試薬構造しか評価できないのが、実情である。これに対し、本実施の形態では、原子タイプや結合タイプを指定せず、抽象骨格データ101の形状に着目して混成属性タイプや結合タイプを特定することにより、化合物探索に用いられるクエリを効率的に生成することができる。これにより、標的蛋白質の評価の効率化を図ることができる。   As described above, conventionally, in reagent search using a computer, it takes 2-3 minutes to calculate one reagent, and it is based on docking a large reagent database (for example, the sixth power scale of 10). The evaluation takes from six months to a year. That is, in reality, only a part of the reagent structure can be evaluated as in the experiment. On the other hand, in this embodiment, the query used for the compound search is efficiently performed by specifying the hybrid attribute type and the bond type by focusing on the shape of the abstract skeleton data 101 without specifying the atom type or the bond type. Can be generated automatically. Thereby, efficiency of evaluation of a target protein can be achieved.

また、環状結合頂点データ群の各々が同一平面上にあるか否かにより、混成属性タイプがアロマティックに決定されるため、一度に複数の頂点データに対応する原子の混成属性タイプを決定することができ、クエリ生成の効率化を図ることができる。   In addition, since the hybrid attribute type is determined aromatically depending on whether each of the circular bond vertex data groups is on the same plane, the hybrid attribute type of atoms corresponding to a plurality of vertex data must be determined at a time. It is possible to improve the efficiency of query generation.

また、4連結頂点データの形状から、S1、SS、S3といった混成属性タイプが決定されるため、原子タイプが指定されていなくても、混成属性タイプが特定される。したがって、クエリ生成の効率化を図ることができる。   Further, since the hybrid attribute types such as S1, SS, and S3 are determined from the shape of the 4-connected vertex data, the hybrid attribute type is specified even if the atom type is not specified. Therefore, the efficiency of query generation can be improved.

また、検索対象となる2次元化合物構造データ102についても、混成属性タイプを特定することにより、クエリを用いた化合物探索を可能にすることができる。したがって、原子タイプや結合タイプが指定されていなくても、抽象骨格データ101とDB320内の2次元化合物構造データ102があれば、効率的な化合物探索を実行することができる。これにより、標的蛋白質の評価の効率化を図ることができる。   Further, for the two-dimensional compound structure data 102 to be searched, compound search using a query can be made possible by specifying the hybrid attribute type. Therefore, even if the atom type or bond type is not specified, if there is the abstract skeleton data 101 and the two-dimensional compound structure data 102 in the DB 320, an efficient compound search can be executed. Thereby, efficiency of evaluation of a target protein can be achieved.

また、化合物探索において抽出条件を設定しておくことにより、抽出される2次元化合物構造データを絞り込むことができるため、効率的な化合物探索を実行することができる。これにより、標的蛋白質の評価の効率化を図ることができる。   In addition, by setting extraction conditions in the compound search, the extracted two-dimensional compound structure data can be narrowed down, so that an efficient compound search can be executed. Thereby, efficiency of evaluation of a target protein can be achieved.

また、上述した実施の形態では、クエリ生成、DB生成、および化合物探索を、1台の生成装置300で実現したが、クエリ生成、DB生成、および化合物探索をそれぞれ異なるコンピュータにより実現し、各コンピュータをネットワークで接続したシステムであってもよい。また、クエリ生成、DB生成、および化合物探索のうちいずれか2つを実現するコンピュータと、残余の1つを実現するコンピュータとをネットワークで接続したシステムであってもよい。また、DB320は、インターネットなどのネットワーク上で公開されている既存の化合物ライブラリを用いてもよい。   In the above-described embodiment, query generation, DB generation, and compound search are realized by one generation apparatus 300. However, query generation, DB generation, and compound search are realized by different computers, and each computer May be a system connected by a network. Moreover, the system which connected the computer which implement | achieves any two among a query production | generation, DB production | generation, and a compound search, and the computer which implement | achieves the remaining one may be used. The DB 320 may use an existing compound library that is open on a network such as the Internet.

以上説明したように、本実施の形態によれば、クエリ生成の効率化を図ることができ、化合物探索、ひいては、標的蛋白質の評価の効率化を図ることができる。   As described above, according to the present embodiment, it is possible to improve the efficiency of query generation, and to improve the efficiency of searching for a compound and thus the evaluation of a target protein.

なお、本実施の形態で説明した生成方法は、予め用意されたプログラムをパーソナル・コンピュータやワークステーション等のコンピュータで実行することにより実現することができる。本生成プログラムは、ハードディスク、フレキシブルディスク、CD−ROM、MO、DVD等のコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録され、コンピュータによって記録媒体から読み出されることによって実行される。   Note that the generation method described in this embodiment can be realized by executing a program prepared in advance on a computer such as a personal computer or a workstation. The generation program is recorded on a computer-readable recording medium such as a hard disk, a flexible disk, a CD-ROM, an MO, and a DVD, and is executed by being read from the recording medium by the computer.

上述した実施の形態に関し、さらに以下の付記を開示する。   The following additional notes are disclosed with respect to the embodiment described above.

(付記1)コンピュータが、
前記コンピュータがアクセス可能な記憶装置から、原子の種類が未定義である複数の頂点データが結合された3次元の抽象骨格データを取得し、
取得された抽象骨格データにおける各頂点データの結合関係に基づいて、前記各頂点データに対応する原子の混成属性タイプを特定し、
混成属性タイプが特定された頂点データ群から選ばれた結合しあう2つの頂点データに対応する原子の混成属性タイプの組み合わせにより、前記2つの頂点データに対応する原子間の結合タイプを特定し、
前記抽象骨格データを構成する前記2つの頂点データ間の結合を示すリンクデータに特定された結合タイプが付与され、前記各頂点データに前記各頂点データに対応する原子の混成属性タイプが付与された、前記抽象骨格データに対し、2次元変換を行うことにより、2次元構造データを生成する、
処理を実行することを特徴とする生成方法。
(Supplementary note 1)
From the storage device accessible by the computer, obtain three-dimensional abstract skeleton data in which a plurality of vertex data with undefined atom types are combined,
Based on the connection relationship of each vertex data in the acquired abstract skeleton data, specify the mixed attribute type of the atom corresponding to each vertex data,
A bond type between the atoms corresponding to the two vertex data is identified by a combination of the mixed attribute types of the atoms corresponding to the two vertex data to be combined selected from the vertex data group in which the hybrid attribute type is specified;
The specified link type is given to the link data indicating the bond between the two vertex data constituting the abstract skeleton data, and the mixed attribute type of the atom corresponding to each vertex data is given to each vertex data The two-dimensional structure data is generated by performing two-dimensional transformation on the abstract skeleton data.
A generation method characterized by executing processing.

(付記2)前記混成属性タイプを特定する処理は、
前記複数の頂点データのうち、混成属性タイプが未決定であり、かつ、環状結合頂点データ群を選択し、
選択された前記環状結合頂点データ群の各頂点データが同一平面上に存在するか否かを判定し、
同一平面上に存在すると判定された場合、前記環状結合頂点データ群の各頂点データに対応する原子の混成属性タイプを、アロマティックに決定する、
処理を含むことを特徴とする付記1に記載の生成方法。
(Supplementary Note 2) The process of specifying the hybrid attribute type is as follows:
Among the plurality of vertex data, a hybrid attribute type is undetermined, and a circularly coupled vertex data group is selected,
It is determined whether or not each vertex data of the selected circular coupling vertex data group exists on the same plane,
If it is determined that the data exists on the same plane, the mixed attribute type of the atom corresponding to each vertex data of the cyclic bond vertex data group is determined aromatically.
The generation method according to attachment 1, further comprising a process.

(付記3)前記選択する処理は、
混成属性タイプが未決定な第1の頂点データと、前記第1の頂点データと結合しあう第2の頂点データおよび第3の頂点データと、前記第2の頂点データと結合しあう第4の頂点データと、により構成される4連結頂点データを選択し、
前記決定する処理は、
選択された4連結頂点データの位置関係に基づいて、前記第1の頂点データに対応する原子の混成属性タイプを決定することを特徴とする付記2に記載の生成方法。
(Supplementary note 3) The process to be selected is
The first vertex data whose hybrid attribute type is undetermined, the second vertex data and third vertex data combined with the first vertex data, and the fourth vertex data combined with the second vertex data Select 4 connected vertex data composed of vertex data,
The determining process is as follows:
The generation method according to appendix 2, wherein the mixed attribute type of the atom corresponding to the first vertex data is determined based on the positional relationship of the selected four-connected vertex data.

(付記4)前記判定する処理は、
前記4連結頂点データが一直線上に配列されているか否かを判定し、
前記決定する処理は、
一直線上に配列されていると判定された場合、前記第1の頂点データに対応する原子の混成属性タイプを、Spに決定することを特徴とする付記3に記載の生成方法。
(Supplementary note 4)
It is determined whether the four connected vertex data are arranged on a straight line,
The determining process is as follows:
4. The generation method according to appendix 3, wherein when it is determined that the elements are arranged on a straight line, a mixed attribute type of an atom corresponding to the first vertex data is determined to be Sp.

(付記5)前記判定する処理は、
前記4連結頂点データが一直線上に配列されていない場合、同一平面上に存在するか否かを判定し、
前記決定する処理は、
同一平面上に存在すると判定された場合、前記第1の頂点データに対応する原子の混成属性タイプを、Sp2またはSp3のいずれか一方の混成属性タイプに決定することを特徴とする付記4に記載の生成方法。
(Supplementary Note 5) The determination process is as follows.
If the four connected vertex data are not arranged on a straight line, determine whether or not they exist on the same plane;
The determining process is as follows:
Item 5. The supplementary note 4, wherein when it is determined that the atoms exist on the same plane, the hybrid attribute type of the atom corresponding to the first vertex data is determined to be one of the hybrid attribute types Sp2 or Sp3. Generation method.

(付記6)前記判定する処理は、
前記4連結頂点データが一直線上に配列されていない場合、同一平面上に存在するか否かを判定し、
前記決定する処理は、
同一平面上に存在しないと判定された場合、前記第1の頂点データに対応する原子の混成属性タイプを、Sp3に決定することを特徴とする付記4に記載の生成方法。
(Appendix 6) The determination process is as follows.
If the four connected vertex data are not arranged on a straight line, determine whether or not they exist on the same plane;
The determining process is as follows:
5. The generation method according to appendix 4, wherein when it is determined that they do not exist on the same plane, the mixed attribute type of the atom corresponding to the first vertex data is determined to be Sp3.

(付記7)前記コンピュータが、
化合物ごとに、化合物の2次元的な分子構造を示す2次元化合物構造データと、当該2次元化合物構造データの各頂点データに対応する原子の混成属性タイプが特定され、かつ、頂点データ間のリンクデータの結合タイプが特定されている特定済み2次元化合物構造データと、が関連付けて記憶されているデータベースから、生成された2次元構造データを含む特定済み2次元化合物構造データを検索し、
検索された特定済み2次元化合物構造データに関連付けられている2次元化合物構造データを、前記データベースから抽出し、
抽出された2次元化合物構造データを出力する、
処理を実行することを特徴とする付記1〜6のいずれか一つに記載の生成方法。
(Supplementary note 7)
For each compound, the two-dimensional compound structure data indicating the two-dimensional molecular structure of the compound and the mixed attribute type of the atom corresponding to each vertex data of the two-dimensional compound structure data are specified, and the link between the vertex data The specified 2D compound structure data including the generated 2D structure data is searched from a database in which the specified 2D compound structure data in which the data coupling type is specified is stored in association with each other,
2D compound structure data associated with the identified identified 2D compound structure data is extracted from the database;
Output the extracted 2D compound structure data,
The generation method according to any one of appendices 1 to 6, wherein the process is executed.

(付記8)前記抽出する処理は、
前記特定済み2次元化合物構造データに関連付けられている2次元化合物構造データのうち、抽出条件に該当する2次元化合物構造データを、前記データベースから抽出することを特徴とする付記7に記載の生成方法。
(Supplementary note 8) The processing to be extracted is
The generating method according to appendix 7, wherein two-dimensional compound structure data corresponding to an extraction condition is extracted from the database among two-dimensional compound structure data associated with the specified two-dimensional compound structure data. .

(付記9)前記コンピュータが、
前記コンピュータがアクセス可能なデータベースから化合物の2次元的な分子構造を示す2次元化合物構造データを指定し、
指定された2次元化合物構造データを構成する原子を示す頂点データの各々を、他の頂点データとの結合関係に基づいて、対応する混成属性タイプを示す頂点データに変換し、
前記2次元化合物構造データに、変換により得られた、前記特定済み2次元化合物構造データを関連付けて、前記データベースに格納する、処理を実行し、
前記検索する処理は、
格納後のデータベースから、前記2次元構造データを含む特定済み2次元化合物構造データを検索することを特徴とする付記7または8に記載の生成方法。
(Appendix 9) The computer
Specifying two-dimensional compound structure data indicating a two-dimensional molecular structure of the compound from a database accessible by the computer;
Each of the vertex data indicating the atoms constituting the specified two-dimensional compound structure data is converted into vertex data indicating the corresponding hybrid attribute type based on the binding relationship with the other vertex data,
Associate the specified two-dimensional compound structure data obtained by the conversion with the two-dimensional compound structure data, and store the data in the database.
The process of searching is as follows:
9. The generation method according to appendix 7 or 8, wherein the specified two-dimensional compound structure data including the two-dimensional structure data is searched from the database after storage.

(付記10)前記コンピュータが、
前記2次元化合物構造データの中から環式化合物を示す環式化合物データを検出する処理を実行し、
前記変換する処理は、
検出された環式化合物データを構成する原子を示す頂点データの各々を、前記環式化合物に対応する混成属性タイプを示す頂点データに変換することを特徴とする付記9に記載の生成方法。
(Appendix 10) The computer
Performing a process of detecting cyclic compound data indicating a cyclic compound from the two-dimensional compound structure data;
The process to convert is
10. The generation method according to appendix 9, wherein each of vertex data indicating atoms constituting the detected cyclic compound data is converted into vertex data indicating a hybrid attribute type corresponding to the cyclic compound.

(付記11)前記コンピュータが
前記2次元化合物構造データの中から3重結合により結合されている一対の頂点データを検出する処理を実行し、
前記変換する処理は、
検出された一対の頂点データの各々を、Spを示す頂点データに変換することを特徴とする付記9に記載の生成方法。
(Additional remark 11) The said computer performs the process which detects a pair of vertex data couple | bonded by triple bond from the said two-dimensional compound structure data,
The process to convert is
The generation method according to appendix 9, wherein each of the detected pair of vertex data is converted into vertex data indicating Sp.

(付記12)前記コンピュータが、
前記2次元化合物構造データの中から2重結合により結合されている一対の頂点データを検出する処理を実行し、
前記変換する処理は、
検出された一対の頂点データの各々を、Sp2を示す頂点データに変換することを特徴とする付記9に記載の生成方法。
(Supplementary note 12) The computer
Executing a process of detecting a pair of vertex data linked by a double bond from the two-dimensional compound structure data;
The process to convert is
The generation method according to appendix 9, wherein each of the detected pair of vertex data is converted into vertex data indicating Sp2.

(付記13)前記コンピュータが、
前記2次元化合物構造データの中から1重結合により結合されている一対の頂点データを検出する処理を実行し、
前記変換する処理は、
検出された一対の頂点データの各々を、Sp3を示す頂点データに変換することを特徴とする付記9に記載の生成方法。
(Supplementary note 13) The computer
Performing a process of detecting a pair of vertex data linked by a single bond from the two-dimensional compound structure data;
The process to convert is
The generation method according to appendix 9, wherein each of the detected pair of vertex data is converted into vertex data indicating Sp3.

(付記14)コンピュータが、
前記コンピュータがアクセス可能なデータベースから化合物の2次元的な分子構造を示す2次元化合物構造データを指定し、
指定された2次元化合物構造データを構成する原子を示す頂点データの各々を、他の頂点データとの結合関係に基づいて、対応する混成属性タイプを示す頂点データに変換し、
前記2次元化合物構造データに、変換後の2次元化合物構造データを関連付けて、前記データベースに格納する、
処理を実行することを特徴とする生成方法。
(Supplementary note 14)
Specifying two-dimensional compound structure data indicating a two-dimensional molecular structure of the compound from a database accessible by the computer;
Each of the vertex data indicating the atoms constituting the specified two-dimensional compound structure data is converted into vertex data indicating the corresponding hybrid attribute type based on the binding relationship with the other vertex data,
Associating the two-dimensional compound structure data with the converted two-dimensional compound structure data and storing it in the database;
A generation method characterized by executing processing.

(付記15)前記コンピュータが、
前記2次元化合物構造データの中から環式化合物を示す環式化合物データを検出する処理を実行し、
前記変換する処理は、
検出された環式化合物データを構成する原子を示す頂点データの各々を、前記環式化合物に対応する混成属性タイプを示す頂点データに変換することを特徴とする付記14に記載の生成方法。
(Supplementary note 15)
Performing a process of detecting cyclic compound data indicating a cyclic compound from the two-dimensional compound structure data;
The process to convert is
15. The generation method according to appendix 14, wherein each of vertex data indicating atoms constituting the detected cyclic compound data is converted into vertex data indicating a hybrid attribute type corresponding to the cyclic compound.

(付記16)前記コンピュータが、
前記2次元化合物構造データの中から3重結合により結合されている一対の頂点データを検出する処理を実行し、
前記変換する処理は、
検出された一対の頂点データの各々を、Spを示す頂点データに変換することを特徴とする付記14に記載の生成方法。
(Supplementary Note 16) The computer
Performing a process of detecting a pair of vertex data connected by triple bonds from the two-dimensional compound structure data;
The process to convert is
15. The generation method according to appendix 14, wherein each detected pair of vertex data is converted into vertex data indicating Sp.

(付記17)前記コンピュータが、
前記2次元化合物構造データの中から2重結合により結合されている一対の頂点データを検出する処理を実行し、
前記変換する処理は、
検出された一対の頂点データの各々を、Sp2を示す頂点データに変換することを特徴とする付記14に記載の生成方法。
(Supplementary Note 17) The computer
Executing a process of detecting a pair of vertex data linked by a double bond from the two-dimensional compound structure data;
The process to convert is
15. The generation method according to appendix 14, wherein each detected pair of vertex data is converted into vertex data indicating Sp2.

(付記18)前記コンピュータが、
前記2次元化合物構造データの中から1重結合により結合されている一対の頂点データを検出する処理を実行し、
前記変換する処理は、
検出された一対の頂点データの各々を、Sp3を示す頂点データに変換することを特徴とする付記14に記載の生成方法。
(Supplementary note 18)
Performing a process of detecting a pair of vertex data linked by a single bond from the two-dimensional compound structure data;
The process to convert is
15. The generation method according to appendix 14, wherein each detected pair of vertex data is converted into vertex data indicating Sp3.

(付記19)コンピュータに、
前記コンピュータがアクセス可能な記憶装置から、原子の種類が未定義である複数の頂点データが結合された3次元の抽象骨格データを取得し、
取得された抽象骨格データにおける各頂点データの結合関係に基づいて、前記各頂点データに対応する原子の混成属性タイプを特定し、
混成属性タイプが特定された頂点データ群から選ばれた結合しあう2つの頂点データに対応する原子の混成属性タイプの組み合わせにより、前記2つの頂点データに対応する原子間の結合タイプを特定し、
前記抽象骨格データを構成する前記2つの頂点データ間の結合を示すリンクデータに特定された結合タイプが付与され、前記各頂点データに前記各頂点データに対応する原子の混成属性タイプが付与された、前記抽象骨格データに対し、2次元変換を行うことにより、2次元構造データを生成する、
処理を実行させることを特徴とする生成プログラム。
(Supplementary note 19)
From the storage device accessible by the computer, obtain three-dimensional abstract skeleton data in which a plurality of vertex data with undefined atom types are combined,
Based on the connection relationship of each vertex data in the acquired abstract skeleton data, specify the mixed attribute type of the atom corresponding to each vertex data,
A bond type between the atoms corresponding to the two vertex data is identified by a combination of the mixed attribute types of the atoms corresponding to the two vertex data to be combined selected from the vertex data group in which the hybrid attribute type is specified;
The specified link type is given to the link data indicating the bond between the two vertex data constituting the abstract skeleton data, and the mixed attribute type of the atom corresponding to each vertex data is given to each vertex data The two-dimensional structure data is generated by performing two-dimensional transformation on the abstract skeleton data.
A generation program characterized by causing processing to be executed.

(付記20)コンピュータに、
前記コンピュータがアクセス可能なデータベースから化合物の2次元的な分子構造を示す2次元化合物構造データを指定し、
指定された2次元化合物構造データを構成する原子を示す頂点データの各々を、他の頂点データとの結合関係に基づいて、対応する混成属性タイプを示す頂点データに変換し、
前記2次元化合物構造データに、変換後の2次元化合物構造データを関連付けて、前記データベースに格納する、
処理を実行させることを特徴とする生成プログラム。
(Supplementary note 20)
Specifying two-dimensional compound structure data indicating a two-dimensional molecular structure of the compound from a database accessible by the computer;
Each of the vertex data indicating the atoms constituting the specified two-dimensional compound structure data is converted into vertex data indicating the corresponding hybrid attribute type based on the binding relationship with the other vertex data,
Associating the two-dimensional compound structure data with the converted two-dimensional compound structure data and storing it in the database;
A generation program characterized by causing processing to be executed.

(付記21)記憶装置から、原子の種類が未定義である複数の頂点データが結合された3次元の抽象骨格データを取得する取得部と、
前記取得部によって取得された抽象骨格データにおける各頂点データの結合関係に基づいて、前記各頂点データに対応する原子の混成属性タイプを特定する混成属性タイプ特定部と、
前記混成属性タイプ特定部によって混成属性タイプが特定された頂点データ群から選ばれた結合しあう2つの頂点データに対応する原子の混成属性タイプの組み合わせにより、前記2つの頂点データに対応する原子間の結合タイプを特定する結合タイプ特定部と、
前記抽象骨格データを構成する前記2つの頂点データ間の結合を示すリンクデータに前記結合タイプ特定部によって特定された結合タイプが付与され、前記各頂点データに前記各頂点データに対応する原子の混成属性タイプが付与された、前記抽象骨格データに対し、2次元変換を行うことにより、2次元構造データを生成する生成部と、
を有することを特徴とする生成装置。
(Supplementary Note 21) An acquisition unit that acquires, from a storage device, three-dimensional abstract skeleton data obtained by combining a plurality of vertex data whose types of atoms are undefined;
Based on the connection relationship of each vertex data in the abstract skeleton data acquired by the acquisition unit, a hybrid attribute type specifying unit that specifies the hybrid attribute type of the atom corresponding to each vertex data;
The inter-atom corresponding to the two vertex data by combining the hybrid attribute types of the atoms corresponding to the two vertex data to be combined selected from the vertex data group whose hybrid attribute type is specified by the hybrid attribute type specifying unit A connection type specifying part for specifying the connection type of
The link data indicating the bond between the two vertex data constituting the abstract skeleton data is given the bond type specified by the bond type specifying unit, and the vertex data is mixed with atoms corresponding to the vertex data. A generation unit that generates two-dimensional structure data by performing two-dimensional conversion on the abstract skeleton data to which an attribute type is assigned;
A generation apparatus comprising:

(付記22)データベースから化合物の2次元的な分子構造を示す2次元化合物構造データを指定する指定部と、
前記指定部によって指定された2次元化合物構造データを構成する原子を示す頂点データの各々を、他の頂点データとの結合関係に基づいて、対応する混成属性タイプを示す頂点データに変換する変換部と、
前記2次元化合物構造データに、前記変換部による変換後の2次元化合物構造データを関連付けて、前記データベースに格納する格納部と、
を有することを特徴とする生成装置。
(Additional remark 22) The designation | designated part which designates the two-dimensional compound structure data which shows the two-dimensional molecular structure of a compound from a database,
A conversion unit that converts each of vertex data indicating atoms constituting the two-dimensional compound structure data specified by the specification unit into vertex data indicating a corresponding hybrid attribute type based on a binding relationship with other vertex data. When,
A storage unit that associates the two-dimensional compound structure data with the two-dimensional compound structure data after conversion by the conversion unit and stores the data in the database;
A generation apparatus comprising:

101 抽象骨格データ
102 2次元化合物構造データ
110 2次元構造データ
120 特定済み2次元化合物構造データ
300 生成装置
301 取得部
302 混成属性タイプ特定部
303 結合タイプ特定部
304 生成部
305 指定部
306 検出部
307 変換部
308 格納部
309 検索部
310 抽出部
311 出力部
321 選択部
322 判定部
323 決定部
700 結合タイプ特定テーブル
1100 第1の変換規則テーブル
1200 第2の変換規則テーブル
101 Abstract skeleton data 102 Two-dimensional compound structure data 110 Two-dimensional structure data 120 Identified two-dimensional compound structure data 300 Generation device 301 Acquisition unit 302 Hybrid attribute type specification unit 303 Binding type specification unit 304 Generation unit 305 Specification unit 306 Detection unit 307 Conversion unit 308 Storage unit 309 Search unit 310 Extraction unit 311 Output unit 321 Selection unit 322 Determination unit 323 Determination unit 700 Join type identification table 1100 First conversion rule table 1200 Second conversion rule table

Claims (17)

コンピュータが、
前記コンピュータがアクセス可能な記憶装置から、原子の種類が未定義である複数の頂点データが結合された3次元の抽象骨格データを取得し、
取得された抽象骨格データにおける各頂点データの結合関係に基づいて、前記各頂点データに対応する原子の混成属性タイプを特定し、
混成属性タイプが特定された頂点データ群から選ばれた結合しあう2つの頂点データに対応する原子の混成属性タイプの組み合わせにより、前記2つの頂点データに対応する原子間の結合タイプを特定し、
前記抽象骨格データを構成する前記2つの頂点データ間の結合を示すリンクデータに特定された結合タイプが付与され、前記各頂点データに前記各頂点データに対応する原子の混成属性タイプが付与された、前記抽象骨格データに対し、2次元変換を行うことにより、2次元構造データを生成する、
処理を実行することを特徴とする生成方法。
Computer
From the storage device accessible by the computer, obtain three-dimensional abstract skeleton data in which a plurality of vertex data with undefined atom types are combined,
Based on the connection relationship of each vertex data in the acquired abstract skeleton data, specify the mixed attribute type of the atom corresponding to each vertex data,
A bond type between the atoms corresponding to the two vertex data is identified by a combination of the mixed attribute types of the atoms corresponding to the two vertex data to be combined selected from the vertex data group in which the hybrid attribute type is specified;
The specified link type is given to the link data indicating the bond between the two vertex data constituting the abstract skeleton data, and the mixed attribute type of the atom corresponding to each vertex data is given to each vertex data The two-dimensional structure data is generated by performing two-dimensional transformation on the abstract skeleton data.
A generation method characterized by executing processing.
前記混成属性タイプを特定する処理は、
前記複数の頂点データのうち、混成属性タイプが未決定であり、かつ、環状結合頂点データ群を選択し、
選択された前記環状結合頂点データ群の各頂点データが同一平面上に存在するか否かを判定し、
同一平面上に存在すると判定された場合、前記環状結合頂点データ群の各頂点データに対応する原子の混成属性タイプを、アロマティックに決定する、
処理を含むことを特徴とする請求項1に記載の生成方法。
The process of identifying the hybrid attribute type is:
Among the plurality of vertex data, a hybrid attribute type is undetermined, and a circularly coupled vertex data group is selected,
It is determined whether or not each vertex data of the selected circular coupling vertex data group exists on the same plane,
If it is determined that the data exists on the same plane, the mixed attribute type of the atom corresponding to each vertex data of the cyclic bond vertex data group is determined aromatically.
The generation method according to claim 1, further comprising a process.
前記選択する処理は、
混成属性タイプが未決定な第1の頂点データと、前記第1の頂点データと結合しあう第2の頂点データおよび第3の頂点データと、前記第2の頂点データと結合しあう第4の頂点データと、により構成される4連結頂点データを選択し、
前記決定する処理は、
選択された4連結頂点データの位置関係に基づいて、前記第1の頂点データに対応する原子の混成属性タイプを決定することを特徴とする請求項2に記載の生成方法。
The process to select is
The first vertex data whose hybrid attribute type is undetermined, the second vertex data and third vertex data combined with the first vertex data, and the fourth vertex data combined with the second vertex data Select 4 connected vertex data composed of vertex data,
The determining process is as follows:
The generation method according to claim 2, wherein a mixed attribute type of an atom corresponding to the first vertex data is determined based on a positional relationship of the selected four-connected vertex data.
前記判定する処理は、
前記4連結頂点データが一直線上に配列されているか否かを判定し、
前記決定する処理は、
一直線上に配列されていると判定された場合、前記第1の頂点データに対応する原子の混成属性タイプを、Spに決定することを特徴とする請求項3に記載の生成方法。
The determination process is as follows:
It is determined whether the four connected vertex data are arranged on a straight line,
The determining process is as follows:
4. The generation method according to claim 3, wherein if it is determined that the elements are arranged on a straight line, the mixed attribute type of the atom corresponding to the first vertex data is determined to be Sp.
前記判定する処理は、
前記4連結頂点データが一直線上に配列されていない場合、同一平面上に存在するか否かを判定し、
前記決定する処理は、
同一平面上に存在すると判定された場合、前記第1の頂点データに対応する原子の混成属性タイプを、Sp2またはSp3のいずれか一方の混成属性タイプに決定することを特徴とする請求項4に記載の生成方法。
The determination process is as follows:
If the four connected vertex data are not arranged on a straight line, determine whether or not they exist on the same plane;
The determining process is as follows:
The hybrid attribute type of the atom corresponding to the first vertex data is determined as one of the hybrid attribute types Sp2 or Sp3 when it is determined that they are on the same plane. The generation method described.
前記判定する処理は、
前記4連結頂点データが一直線上に配列されていない場合、同一平面上に存在するか否かを判定し、
前記決定する処理は、
同一平面上に存在しないと判定された場合、前記第1の頂点データに対応する原子の混成属性タイプを、Sp3に決定することを特徴とする請求項4に記載の生成方法。
The determination process is as follows:
If the four connected vertex data are not arranged on a straight line, determine whether or not they exist on the same plane;
The determining process is as follows:
The generation method according to claim 4, wherein when it is determined that they do not exist on the same plane, a mixed attribute type of an atom corresponding to the first vertex data is determined to be Sp3.
前記コンピュータが、
化合物ごとに、化合物の2次元的な分子構造を示す2次元化合物構造データと、当該2次元化合物構造データの各頂点データに対応する原子の混成属性タイプが特定され、かつ、頂点データ間のリンクデータの結合タイプが特定されている特定済み2次元化合物構造データと、が関連付けて記憶されているデータベースから、生成された2次元構造データを含む特定済み2次元化合物構造データを検索し、
検索された特定済み2次元化合物構造データに関連付けられている2次元化合物構造データを、前記データベースから抽出し、
抽出された2次元化合物構造データを出力する、
処理を実行することを特徴とする請求項1〜6のいずれか一つに記載の生成方法。
The computer is
For each compound, the two-dimensional compound structure data indicating the two-dimensional molecular structure of the compound and the mixed attribute type of the atom corresponding to each vertex data of the two-dimensional compound structure data are specified, and the link between the vertex data The specified 2D compound structure data including the generated 2D structure data is searched from a database in which the specified 2D compound structure data in which the data coupling type is specified is stored in association with each other,
2D compound structure data associated with the identified identified 2D compound structure data is extracted from the database;
Output the extracted 2D compound structure data,
The generation method according to claim 1, wherein processing is executed.
前記コンピュータが、
前記コンピュータがアクセス可能なデータベースから化合物の2次元的な分子構造を示す2次元化合物構造データを指定し、
指定された2次元化合物構造データを構成する原子を示す頂点データの各々を、他の頂点データとの結合関係に基づいて、対応する混成属性タイプを示す頂点データに変換し、
前記2次元化合物構造データに、変換により得られた、前記特定済み2次元化合物構造データを関連付けて、前記データベースに格納する、処理を実行し、
前記検索する処理は、
格納後のデータベースから、前記2次元構造データを含む特定済み2次元化合物構造データを検索することを特徴とする請求項7に記載の生成方法。
The computer is
Specifying two-dimensional compound structure data indicating a two-dimensional molecular structure of the compound from a database accessible by the computer;
Each of the vertex data indicating the atoms constituting the specified two-dimensional compound structure data is converted into vertex data indicating the corresponding hybrid attribute type based on the binding relationship with the other vertex data,
Associate the specified two-dimensional compound structure data obtained by the conversion with the two-dimensional compound structure data, and store the data in the database.
The process of searching is as follows:
8. The generation method according to claim 7, wherein specified two-dimensional compound structure data including the two-dimensional structure data is searched from a database after storage.
前記コンピュータが、
前記2次元化合物構造データの中から環式化合物を示す環式化合物データを検出する処理を実行し、
前記変換する処理は、
検出された環式化合物データを構成する原子を示す頂点データの各々を、前記環式化合物に対応する混成属性タイプを示す頂点データに変換することを特徴とする請求項8に記載の生成方法。
The computer is
Performing a process of detecting cyclic compound data indicating a cyclic compound from the two-dimensional compound structure data;
The process to convert is
9. The generation method according to claim 8, wherein each of vertex data indicating atoms constituting the detected cyclic compound data is converted into vertex data indicating a hybrid attribute type corresponding to the cyclic compound.
前記コンピュータが
前記2次元化合物構造データの中から3重結合により結合されている一対の頂点データを検出する処理を実行し、
前記変換する処理は、
検出された一対の頂点データの各々を、Spを示す頂点データに変換することを特徴とする請求項8に記載の生成方法。
The computer executes a process of detecting a pair of vertex data connected by a triple bond from the two-dimensional compound structure data,
The process to convert is
9. The generation method according to claim 8, wherein each of the detected pair of vertex data is converted into vertex data indicating Sp.
前記コンピュータが、
前記2次元化合物構造データの中から2重結合により結合されている一対の頂点データを検出する処理を実行し、
前記変換する処理は、
検出された一対の頂点データの各々を、Sp2を示す頂点データに変換することを特徴とする請求項8に記載の生成方法。
The computer is
Executing a process of detecting a pair of vertex data linked by a double bond from the two-dimensional compound structure data;
The process to convert is
9. The generation method according to claim 8, wherein each of the detected pair of vertex data is converted into vertex data indicating Sp2.
前記コンピュータが、
前記2次元化合物構造データの中から1重結合により結合されている一対の頂点データを検出する処理を実行し、
前記変換する処理は、
検出された一対の頂点データの各々を、Sp3を示す頂点データに変換することを特徴とする請求項8に記載の生成方法。
The computer is
Performing a process of detecting a pair of vertex data linked by a single bond from the two-dimensional compound structure data;
The process to convert is
9. The generation method according to claim 8, wherein each of the detected pair of vertex data is converted into vertex data indicating Sp3.
コンピュータが、
前記コンピュータがアクセス可能なデータベースから化合物の2次元的な分子構造を示す2次元化合物構造データを指定し、
指定された2次元化合物構造データを構成する原子を示す頂点データの各々を、他の頂点データとの結合関係に基づいて、対応する混成属性タイプを示す頂点データに変換し、
前記2次元化合物構造データに、変換後の2次元化合物構造データを関連付けて、前記データベースに格納する、
処理を実行することを特徴とする生成方法。
Computer
Specifying two-dimensional compound structure data indicating a two-dimensional molecular structure of the compound from a database accessible by the computer;
Each of the vertex data indicating the atoms constituting the specified two-dimensional compound structure data is converted into vertex data indicating the corresponding hybrid attribute type based on the binding relationship with the other vertex data,
Associating the two-dimensional compound structure data with the converted two-dimensional compound structure data and storing it in the database;
A generation method characterized by executing processing.
コンピュータに、
前記コンピュータがアクセス可能な記憶装置から、原子の種類が未定義である複数の頂点データが結合された3次元の抽象骨格データを取得し、
取得された抽象骨格データにおける各頂点データの結合関係に基づいて、前記各頂点データに対応する原子の混成属性タイプを特定し、
混成属性タイプが特定された頂点データ群から選ばれた結合しあう2つの頂点データに対応する原子の混成属性タイプの組み合わせにより、前記2つの頂点データに対応する原子間の結合タイプを特定し、
前記抽象骨格データを構成する前記2つの頂点データ間の結合を示すリンクデータに特定された結合タイプが付与され、前記各頂点データに前記各頂点データに対応する原子の混成属性タイプが付与された、前記抽象骨格データに対し、2次元変換を行うことにより、2次元構造データを生成する、
処理を実行させることを特徴とする生成プログラム。
On the computer,
From the storage device accessible by the computer, obtain three-dimensional abstract skeleton data in which a plurality of vertex data with undefined atom types are combined,
Based on the connection relationship of each vertex data in the acquired abstract skeleton data, specify the mixed attribute type of the atom corresponding to each vertex data,
A bond type between the atoms corresponding to the two vertex data is identified by a combination of the mixed attribute types of the atoms corresponding to the two vertex data to be combined selected from the vertex data group in which the hybrid attribute type is specified;
The specified link type is given to the link data indicating the bond between the two vertex data constituting the abstract skeleton data, and the mixed attribute type of the atom corresponding to each vertex data is given to each vertex data The two-dimensional structure data is generated by performing two-dimensional transformation on the abstract skeleton data.
A generation program characterized by causing processing to be executed.
コンピュータに、
前記コンピュータがアクセス可能なデータベースから化合物の2次元的な分子構造を示す2次元化合物構造データを指定し、
指定された2次元化合物構造データを構成する原子を示す頂点データの各々を、他の頂点データとの結合関係に基づいて、対応する混成属性タイプを示す頂点データに変換し、
前記2次元化合物構造データに、変換後の2次元化合物構造データを関連付けて、前記データベースに格納する、
処理を実行させることを特徴とする生成プログラム。
On the computer,
Specifying two-dimensional compound structure data indicating a two-dimensional molecular structure of the compound from a database accessible by the computer;
Each of the vertex data indicating the atoms constituting the specified two-dimensional compound structure data is converted into vertex data indicating the corresponding hybrid attribute type based on the binding relationship with the other vertex data,
Associating the two-dimensional compound structure data with the converted two-dimensional compound structure data and storing it in the database;
A generation program characterized by causing processing to be executed.
記憶装置から、原子の種類が未定義である複数の頂点データが結合された3次元の抽象骨格データを取得する取得部と、
前記取得部によって取得された抽象骨格データにおける各頂点データの結合関係に基づいて、前記各頂点データに対応する原子の混成属性タイプを特定する混成属性タイプ特定部と、
前記混成属性タイプ特定部によって混成属性タイプが特定された頂点データ群から選ばれた結合しあう2つの頂点データに対応する原子の混成属性タイプの組み合わせにより、前記2つの頂点データに対応する原子間の結合タイプを特定する結合タイプ特定部と、
前記抽象骨格データを構成する前記2つの頂点データ間の結合を示すリンクデータに前記結合タイプ特定部によって特定された結合タイプが付与され、前記各頂点データに前記各頂点データに対応する原子の混成属性タイプが付与された、前記抽象骨格データに対し、2次元変換を行うことにより、2次元構造データを生成する生成部と、
を有することを特徴とする生成装置。
An acquisition unit for acquiring, from a storage device, three-dimensional abstract skeleton data in which a plurality of vertex data with undefined atom types is combined;
Based on the connection relationship of each vertex data in the abstract skeleton data acquired by the acquisition unit, a hybrid attribute type specifying unit that specifies the hybrid attribute type of the atom corresponding to each vertex data;
The inter-atom corresponding to the two vertex data by combining the hybrid attribute types of the atoms corresponding to the two vertex data to be combined selected from the vertex data group whose hybrid attribute type is specified by the hybrid attribute type specifying unit A connection type specifying part for specifying the connection type of
The link data indicating the bond between the two vertex data constituting the abstract skeleton data is given the bond type specified by the bond type specifying unit, and the vertex data is mixed with atoms corresponding to the vertex data. A generation unit that generates two-dimensional structure data by performing two-dimensional conversion on the abstract skeleton data to which an attribute type is assigned;
A generation apparatus comprising:
データベースから化合物の2次元的な分子構造を示す2次元化合物構造データを指定する指定部と、
前記指定部によって指定された2次元化合物構造データを構成する原子を示す頂点データの各々を、他の頂点データとの結合関係に基づいて、対応する混成属性タイプを示す頂点データに変換する変換部と、
前記2次元化合物構造データに、前記変換部による変換後の2次元化合物構造データを関連付けて、前記データベースに格納する格納部と、
を有することを特徴とする生成装置。
A designation unit for designating two-dimensional compound structure data indicating a two-dimensional molecular structure of the compound from a database;
A conversion unit that converts each of vertex data indicating atoms constituting the two-dimensional compound structure data specified by the specification unit into vertex data indicating a corresponding hybrid attribute type based on a binding relationship with other vertex data. When,
A storage unit that associates the two-dimensional compound structure data with the two-dimensional compound structure data after conversion by the conversion unit and stores the data in the database;
A generation apparatus comprising:
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