特許 6407761 情報処理装置、シミュレーションプログラムおよびシミュレーション方法

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】特許公報(B2)

(11)【特許番号】6407761

(24)【登録日】2018年9月28日

(45)【発行日】2018年10月17日

(54)【発明の名称】情報処理装置、シミュレーションプログラムおよびシミュレーション方法

(51)【国際特許分類】

   G06F 19/12 20110101AFI20181004BHJP

   G06F 19/00 20180101ALI20181004BHJP

【ＦＩ】

   G06F19/12

   G06F19/00 110

【請求項の数】6

【全頁数】17

(21)【出願番号】特願2015-32321(P2015-32321)

(22)【出願日】2015年2月20日

(65)【公開番号】特開2016-153988(P2016-153988A)

(43)【公開日】2016年8月25日

【審査請求日】2017年11月2日

(73)【特許権者】

【識別番号】000005223

【氏名又は名称】富士通株式会社

(73)【特許権者】

【識別番号】504171134

【氏名又は名称】国立大学法人 筑波大学

(74)【代理人】

【識別番号】100089118

【弁理士】

【氏名又は名称】酒井 宏明

(72)【発明者】

【氏名】中村 朋健

(72)【発明者】

【氏名】重田 育照

(72)【発明者】

【氏名】原田 隆平

【審査官】 塩田 徳彦

(56)【参考文献】

【文献】 特開２００６−１７１９８２（ＪＰ，Ａ）

【文献】 特開２００７−８００４４（ＪＰ，Ａ）

(58)【調査した分野】（Int.Cl.，ＤＢ名）

Ｇ０６Ｆ １９／１０ − １９／２８

Ｇ０６Ｆ １９／００

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

構造空間における分子構造の分布について、所定の外れ値検出手法により外れにある分子構造を検出する検出部と、
前記検出部により検出された分子構造に対して外れ度合いを特定する特定部と、
前記特定部により特定された外れ度合いが高い程、重い重みを付加した分子構造を初期構造とする分子シミュレーションを実行する実行部と、
を有することを特徴とする情報処理装置。

【請求項2】

前記検出部は、階層を用いた前記外れ値検出手法により階層毎に外れにある分子構造を検出し、
前記特定部は、前記検出部により検出された分子構造に対して前記階層に応じた外れ度合いを特定する
ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。

【請求項3】

前記検出部は、前記構造空間における第１の階層内の、分子構造の密度が中間の部分空間の分子構造を前記第１の階層の１つ下位の階層である第２の階層に振り分け、前記第２の階層の分子構造の密度について、高い部分空間であるか、低い部分空間であるか、中間の部分空間であるかを判定し、低い部分空間に含まれる分子構造を検出する
ことを特徴とする請求項２に記載の情報処理装置。

【請求項4】

前記特定部は、前記検出部により検出された分子構造の階層が上位である程、前記分子構造に対する前記外れ度合いを高く設定する
ことを特徴とする請求項２に記載の情報処理装置。

【請求項5】

コンピュータに、
構造空間における分子構造の分布について、所定の外れ値検出手法により外れにある分子構造を検出し、
前記検出する処理により検出された分子構造に対して外れ度合いを特定し、
前記特定する処理により特定された外れ度合いが高い程、重い重みを付加した分子構造を初期構造とする分子シミュレーションを実行する
処理を実行させることを特徴とするシミュレーションプログラム。

【請求項6】

コンピュータは、
構造空間における分子構造の分布について、所定の外れ値検出手法により外れにある分子構造を検出し、
前記検出する処理により検出された分子構造に対して外れ度合いを特定し、
前記特定する処理により特定された外れ度合いが高い程、重い重みを付加した分子構造を初期構造とする分子シミュレーションを実行する
各処理を実行することを特徴とするシミュレーション方法。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、情報処理装置などに関する。

【背景技術】

【0002】

生体分子の構造変化を解析するための計算科学的手法として、ＭＤ（Molecular dynamics）シミュレーションが広く用いられている。ＭＤシミュレーションとは、生物学的に重要な反応を評価するためのツールの１つである。

【0003】

ＭＤシミュレーションによる生体分子の機能解析には、様々な方法が提案されている。例えば、ＭＤシミュレーションでは、分子における初期配置を定め、分子を構成する各原子に電荷を割り振って初期状態とし、結合相互作用および非結合相互作用を介して各分子が初期状態からどのように運動し、またそれに伴って系のエネルギーがどのように変化していくかを計算する。多数の初期配置からＭＤシミュレーションを実行することによって、最終的に最も安定な分子の配置を定めることができる（例えば、特許文献１参照）。

【0004】

このようなＭＤシミュレーションは、タンパク質の構造変化を調べるために用いられることがある。

【0005】

また、セットされたデータから類似したデータ要素がない外れ値を検出する外れ値検出手法がある（例えば、非特許文献１参照）。外れ値検出手法には、分布に基づく手法、深さに基づく手法、距離に基づく手法、密度に基づく手法、クラスタリングに基づく手法などが存在する。例えば、外れ値検出手法には、クラスタリングに基づく手法としてＦｌｅｘＤｉｃｅが挙げられる。ＦｌｅｘＤｉｃｅでは、データ空間における局所的なデータ空間を計算し、データ密度の高い連続した部分空間に含まれるデータ要素をクラスタとして集め、データ密度の低い部分空間に含まれるデータ要素をノイズとして１つのクラスタに集める。

【0006】

ＦｌｅｘＤｉｃｅおよびＭＤシミュレーションによりタンパク質の構造変化が探索できる。例えば、第１処理として、ＭＤシミュレーションの実行から得られるタンパク質のトラジェクトリを反応座標に射影し、構造空間における分布を求める。第２処理として、分布に対して、ＦｌｅｘＤｉｃｅにより外れ構造を検出する。第３処理として、外れ構造を初期構造としたＭＤシミュレーションを実行する。そして、ＭＤシミュレーションの実行から得られるトラジェクトリを用いて分布をアップデートしながら、分布が収束するまで構造探索を繰り返す。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0007】

【特許文献1】特開２００７−０８００４４号公報

【非特許文献】

【0008】

【非特許文献1】Ryuhei Harada，Tomotake Nakamura，Yu Takano，and Yasuteru Shigeta，「Protein Folding Pathways Extracted by OFLOOD: Outlier FLOODing Method」，Journal of Computational Chemistry 2014，DOI：10.1002/JCC.23773，“http://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/jcc.23773/abstract“

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0009】

ここで、タンパク質の構造変化を抽出するには、ＭＤシミュレーションを長時間実行する必要がある。しかしながら、生体機能に関係するタンパク質の構造変化は、確率過程において稀にしか誘起されない出現確率の低いレアなイベントである。たとえＭＤシミュレーションを長時間実行したとしても、レアなイベントを抽出できるという保証はない。

【0010】

本発明は、１つの側面では、タンパク質における生体機能の発現に関係するレアなイベントを外れ値検出手法によって効率的に抽出しやすくすることを目的とする。

【課題を解決するための手段】

【0011】

１つの態様では、情報処理装置は、構造空間における分子構造の分布について、所定の外れ値検出手法により外れにある分子構造を検出する検出部と、前記検出部により検出された分子構造に対して外れ度合いを特定する特定部と、前記特定部により特定された外れ度合いが高い程、重い重みを付加した分子構造を初期構造とする分子シミュレーションを実行する実行部と、を有する。

【発明の効果】

【0012】

１実施態様によれば、タンパク質における生体機能の発現に関係するレアなイベントを外れ値検出手法によって効率的に抽出しやすくすることができる。

【図面の簡単な説明】

【0013】

【図1】図１は、実施例に係る情報処理装置の構成を示す機能ブロック図である。

【図2】図２は、実施例に係るＭＤシミュレーション処理のフローチャートを示す図である。

【図3】図３は、実施例に係る外れ構造検出処理のフローチャートを示す図である。

【図4A】図４Ａは、実施例に係る外れ構造検出の具体例を示す図（１）である。

【図4B】図４Ｂは、実施例に係る外れ構造検出の具体例を示す図（２）である。

【図4C】図４Ｃは、実施例に係る外れ構造検出の具体例を示す図（３）である。

【図4D】図４Ｄは、実施例に係る外れ構造検出の具体例を示す図（４）である。

【図4E】図４Ｅは、実施例に係る外れ構造検出の具体例を示す図（５）である。

【図4F】図４Ｆは、実施例に係る外れ構造検出の具体例を示す図（６）である。

【図4G】図４Ｇは、実施例に係る外れ構造検出の具体例を示す図（７）である。

【図5】図５は、外れ度合いを考慮しない場合のＭＤシミュレーションの結果を示す図である。

【図6】図６は、外れ度合いを考慮する場合のＭＤシミュレーションの結果を示す図である。

【図7】図７は、シミュレーションプログラムを実行するコンピュータの一例を示す図である。

【発明を実施するための形態】

【0014】

以下に、本願の開示する情報処理装置、シミュレーションプログラムおよびシミュレーション方法の実施例を図面に基づいて詳細に説明する。なお、本発明は、実施例により限定されるものではない。

【実施例】

【0015】

図１は、実施例に係る情報処理装置の構成を示す機能ブロック図である。図１に示す情報処理装置１は、タンパク質における生体機能の発現に関係するレアなイベントを外れ値検出手法によって抽出しやすくする。このために、情報処理装置１は、レアなイベントを誘起する遷移確率が高いと予想されるＭＤシミュレーションの初期構造を外れ値検出手法により検出する。つまり、レアなイベントを誘起する遷移確率が高いと予想される初期構造は、他の分子構造より外れにあると推定されるからである。そして、情報処理装置１は、外れ値検出手法により初期構造を検出した際に、初期構造に対して、誘起する遷移確率の度合いとして外れ度合いを定義する。そして、情報処理装置１は、外れ度合いが高い（誘起する遷移確率が高い）と判定される初期構造に対して重みを大きくしたＭＤシミュレーションを実行する。すなわち、情報処理装置１は、外れ度合いを考慮したＭＤシミュレーションを実行する。なお、以下の説明では、外れ値検出手法により検出される分子構造（初期構造）のことを「外れ構造」と記載する場合がある。また、分子構造のことを「データ要素」と記載する場合がある。

【0016】

情報処理装置１は、制御部１０と、記憶部２０とを有する。

【0017】

制御部１０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）などの電子回路に対応する。そして、制御部１０は、各種の処理手順を規定したプログラムや制御データを格納するための内部メモリを有し、これらによって種々の処理を実行する。制御部１０は、外れ構造検出部１１と、外れ度合い特定部１２と、ＭＤシミュレーション実行部１３と、出力部１４とを有する。

【0018】

記憶部２０は、例えば、ＲＡＭ、フラッシュメモリ（Flash Memory）などの半導体メモリ素子、または、ハードディスク、光ディスクなどの記憶装置である。記憶部２０は、親セル情報記憶部２１と、子セル情報記憶部２２と、外れ構造情報記憶部２３とを有する。

【0019】

親セル情報記憶部２１は、外れ構造を検出する際に用いられる親セルの情報を記憶する。子セル情報記憶部２２は、外れ構造を検出する際に用いられる子セルの情報を記憶する。なお、親セル情報記憶部２１および子セル情報記憶部２２は、例えば、外れ構造検出部１１によって用いられる。

【0020】

外れ構造情報記憶部２３は、外れ構造の情報を記憶する。外れ構造の情報には、外れ構造そのものの情報や外れ構造につけられる外れ度合いの情報が挙げられる。なお、外れ構造情報記憶部２３は、例えば、外れ度合い特定部１２およびＭＤシミュレーション実行部１３によって用いられる。

【0021】

外れ構造検出部１１は、構造空間における分子構造の分布について、外れ値検出手法により外れにある分子構造を検出する。実施例に係る外れ値検出手法は、例えば、クラスタリング手法に基づくＦｌｅｘＤｉｃｅを拡張したものを適用するものとする。

【0022】

例えば、外れ構造検出部１１は、構造空間における分子構造の分布について、外れ値検出手法を用いて階層毎に分子構造の外れ構造として検出する。一例として、外れ構造検出部１１は、構造空間における親セル内の分子構造を振り分け、２^Ｄ分割して分子構造が振り分けられた空間に子セルを構築する。ここでいうセルとは、構造空間のＤ次元直方体であるデータ空間のことをいう。ここでいう親セルとは、子セルに対して上位階層のセルのことをいう。具体的には、外れ構造検出部１１は、２次元空間である場合には、親セルを４分割してでき、かつ、分子構造が存在する空間に子セルを構築する。

【0023】

外れ構造検出部１１は、子セルについて、分子構造の密度に応じて、疎セル、密セル、中セルであるかを判定する。ここで、セルには、分子構造の密度に応じて密セル、中セル、疎セルの区別がある。ここでいう密度とは、１辺が単位長さであるＤ次元立法体当たりの要素数のことをいう。一例として、最下位層以外の階層では、密セルは、セルの密度が所定の閾値_ＭＡＸ以上のセルのことをいう。中セルは、セルの密度が閾値_ＭＩＮ以上かつ閾値_ＭＡＸより小さいセルのことをいう。疎セルは、セルの密度が閾値_ＭＩＮより小さいセルのことをいう。最下位層では、中セルは作成されず、密セルは、セルの密度が閾値_ＭＥＡＮ以上のセルのことをいう。疎セルは、セルの密度が閾値_ＭＥＡＮより小さいセルのことをいう。各閾値は、外れ値検出手法の入力パラメータとして自動または手動で与えられる。そして、外れ構造検出部１１は、疎セルと判定された子セルに含まれるデータ要素を外れ構造として検出する。

【0024】

なお、外れ構造検出部１１は、外れ値検出手法としてＦｌｅｘＤｉｃｅを拡張したものを適用するものとしたが、これに限定されず、外れ度合いを検出可能な外れ値検出手法であれば、いかなる方法であっても良い。

【0025】

外れ度合い特定部１２は、外れ構造それぞれに外れ度合いを特定する。例えば、外れ度合い特定部１２は、外れ構造に外れ度合いをつけるために、疎セルと判定された子セルに含まれるデータ要素を集める。集められたデータ要素は、ノイズであり、外れ値の集合である。外れ値の集合は、階層毎に集められる。そして、外れ度合い特定部１２は、外れ値の集合に対して外れ度合いを特定する。

【0026】

ここで、外れ度合いについて説明する。外れ度合いは、階層を用いて特定される。すなわち、階層が下位であれば（階層の数が増えれば）、該階層で疎セルと判定された子セルに含まれるデータ要素の外れ度合いは低くなる。つまり、階層が下位である程（階層の数が増える程）、外れ構造を安定構造の近くで検出するので、外れ構造の外れ度合いは低くなる。一方、階層が上位である程（階層の数が減る程）、外れ構造を安定構造の遠くで検出するので、外れ構造の外れ度合いは高くなる。このように、外れ度合いは、階層を用いて特定できる。例えば、０層から最下位層ｋまで外れ構造を検出する場合、１層で検出された外れ構造の外れ度合いは「１」となる。ｋ−１層で検出された外れ構造の外れ度合いは「ｋ−１」となる。ｋ層で検出された外れ構造の外れ度合いは「ｋ」となる。階層がｋ層に近づく程、外れ度合いは低くなる。階層が０層に近づく程、外れ度合いは高くなる。

【0027】

ＭＤシミュレーション実行部１３は、外れ度合いのついた外れ構造を初期構造とするＭＤシミュレーションを実行する。例えば、ＭＤシミュレーション実行部１３は、外れ度合いが高い程、重い重み付けをした外れ構造を初期構造としてＭＤシミュレーションを実行する。一例として、ＭＤシミュレーション実行部１３は、外れ度合いが最も低い外れ構造を１倍、２番目に低い外れ構造を２倍、３番目に低い外れ構造を３倍のように重み付けをする。そして、重み付けされた外れ構造を初期構造として初期速度の再配分によるＭＤシミュレーションを実行する。なお、ＭＤシミュレーションは、外れ構造の個数分、独立して実行される。

【0028】

ＭＤシミュレーション実行部１３は、実行して得られるトラジェクトリを用いて構造空間における分子構造の分布をアップデートする。ＭＤシミュレーション実行部１３は、構造空間における分子構造の分布が収束すれば、ＭＤシミュレーションの実行を終了する。ＭＤシミュレーション実行部１３は、構造空間における分子構造の分布が収束しなければ、外れ構造検出部１１に移行する。なお、ＭＤシミュレーションには、Ａｍｂｅｒなど代表的なものが用いられる。

【0029】

出力部１４は、ＭＤシミュレーション実行部１３の実行で得られたトラジェクトリを、構造空間へ射影したプロットを出力する。射影する構造空間は、例えば、Ｎ次元の主成分座標空間における上位２次元の座標空間のことをいう。しかしながら、射影する構造空間は、上位３次元の座標空間であっても良いし、Ｎ次元の主成分座標空間であっても良い。

【0030】

［ＭＤシミュレーション処理のフローチャート］
図２は、実施例に係るＭＤシミュレーション処理のフローチャートを示す図である。なお、一例として、ＭＤシミュレーション処理が、タンパク質の分子構造の構造変化を抽出する場合を説明する。

【0031】

最初に、初期構造を入力したＭＤシミュレーション実行部１３は、入力した初期構造を用いてＭＤシミュレーションを実行し、実行して得られるタンパク質のトラジェクトリを取得する（ステップＳ１１）。そして、ＭＤシミュレーション実行部１３は、取得したトラジェクトリを反応座標に射影し、構造空間におけるタンパク質の分子構造の分布を算出する（ステップＳ１２）。

【0032】

続いて、外れ構造検出部１１は、ＦｌｅｘＤｉｃｅの拡張によって外れ度合いのついた外れ構造を検出する（ステップＳ１３）。なお、外れ構造検出処理のフローチャートは、後述するものとする。

【0033】

続いて、ＭＤシミュレーション実行部１３は、外れ構造検出部１１によって検出された外れ度合いのついた外れ構造を受け取る（ステップＳ１４）。ここでは、外れ度合いのついた外れ構造は、Ｎ個受け取られたとする。Ｎは、３より大きい自然数である。なお、Ｎは、１であっても良いし、２であっても良いし、検出された外れ構造の数であれば良い。

【0034】

ＭＤシミュレーション実行部１３は、外れ度合いに応じて重み付けされた外れ構造を初期構造として初期速度の再配分によるＭＤシミュレーションを実行する（ステップＳ１５）。ＭＤシミュレーション実行部１３は、独立なＮ個のＭＤシミュレーションを実行する（ステップＳ１６）。

【0035】

ＭＤシミュレーション実行部１３は、実行結果であるＮ個のタンパク質のトラジェクトリを取得する（ステップＳ１７）。ＭＤシミュレーション実行部１３は、取得したＮ個のトラジェクトリを用いて構造空間におけるタンパク質の分子構造の分布を算出し、算出した分布をアップデートする（ステップＳ１８）。

【0036】

ＭＤシミュレーション実行部１３は、アップデートした分布が収束したか否かを判定する（ステップＳ１９）。アップデートした分布が収束していないと判定した場合には（ステップＳ１９；Ｎｏ）、ＭＤシミュレーション実行部１３は、該分布を用いた外れ度合いのついた外れ構造を検出すべく、ステップＳ１３に移行する。すなわち、ＭＤシミュレーション実行部１３は、構造空間におけるタンパク質の分子構造の分布をアップデートしながら、外れ構造検出とＭＤシミュレーションによる構造変化の探索（構造探索）を繰り返す。

【0037】

一方、アップデートした分布が収束したと判定した場合には（ステップＳ１９；Ｙｅｓ）、ＭＤシミュレーション実行部１３は、ＭＤシミュレーション処理を終了する。この後、出力部１４は、分布が収束した際に得られたトラジェクトリを、構造空間へ射影したプロットを出力する。

【0038】

［外れ構造検出処理のフローチャート］
図３は、実施例に係る外れ構造検出処理のフローチャートを示す図である。なお、図３では、タンパク質の分子構造のことをデータ要素と記載する。また、外れ構造検出処理に与える入力パラメータには、閾値_ＭＡＸ、閾値_ＭＩＮ、閾値_ＭＥＡＮ、最大の最下位層数が含まれる。

【0039】

図３に示すように、外れ構造検出部１１は、構造空間における親セル内のデータ要素を振り分け、動的に子セルを構築する（ステップＳ２１）。例えば、構造空間が２次元空間である場合には、外れ構造検出部１１は、第ｋ層で作成された中セルを４分割し、中セルに含まれるデータ要素を第（k＋１）層のセルへ振り分ける。第ｋ層の中セルが親セルに対応し、第（ｋ＋１）層のセルが子セルに対応する。

【0040】

そして、外れ構造検出部１１は、子セルを疎セル、密セル、中セルに判定する（ステップＳ２２）。例えば、外れ構造検出部１１は、子セルの密度が閾値_ＭＡＸ以上である場合には、密セルと判定する。外れ構造検出部１１は、子セルの密度が閾値_ＭＩＮ以上かつ閾値_ＭＡＸより小さい場合には、中セルと判定する。外れ構造検出部１１は、子セルの密度が閾値_ＭＩＮより小さい場合には、疎セルと判定する。

【0041】

そして、外れ度合い特定部１２は、階層毎に疎セルと判定された子セルに含まれるデータ要素の外れ度合いを特定する（ステップＳ２３）。例えば、外れ度合い特定部１２は、疎セルと判定された子セルに含まれるデータ要素をノイズとして１つのグループに集める。集められたグループが、子セルの階層の外れ値集合である。外れ度合い特定部１２は、グループに集められたデータ要素に外れ度合いを階層として特定する。

【0042】

続いて、外れ構造検出部１１は、疎の子セルを削除する（ステップＳ２４）。これは、記憶部２０の空き容量を増やすためである。そして、外れ構造検出部１１は、疎の子セルに含まれていたデータ要素を、一例として外れ構造情報記憶部２３に記憶する。

【0043】

そして、外れ構造検出部１１は、全ての構築された子セルのために、隣接リンクを生成する（ステップＳ２５）。すなわち、外れ構造検出部１１は、密セルおよび中セルについて、隣接する子セル同士をつなげる。なお、隣接リンクは、異なる階層に存在するセル間でも生成される。

【0044】

そして、外れ構造検出部１１は、親セルを削除する（ステップＳ２６）。

【0045】

続いて、外れ構造検出部１１は、子セルは最下位層であるか否かを判定する（ステップＳ２７）。例えば、外れ構造検出部１１は、子セルの階層数が最大の最下位層数であるか否かを判定する。子セルが最下位層でないと判定した場合には（ステップＳ２７；Ｎｏ）、外れ構造検出部１１は、中セルを親セルとみなし（ステップＳ２８）、次の階層で疎セルを探索すべく、ステップＳ２１に移行する。

【0046】

一方、子セルが最下位層であると判定した場合には（ステップＳ２７；Ｙｅｓ）、外れ構造検出部１１は、子セルを疎セル、密セルに判定する（ステップＳ２９）。例えば、外れ構造検出部１１は、子セルの密度が閾値_ＭＥＡＮ以上である場合には、密セルと判定する。外れ構造検出部１１は、子セルの密度が閾値_ＭＥＡＮより小さい場合には、疎セルと判定する。

【0047】

そして、外れ度合い特定部１２は、最下位層に対して、疎セルと判定された子セルに含まれるデータ要素の外れ度合いを特定する（ステップＳ３０）。そして、外れ構造検出部１１は、外れ構造検出処理を終了する。

【0048】

［外れ構造検出の具体例］
図４Ａ〜図４Ｇは、実施例に係る外れ構造検出の具体例を示す図である。図４Ａ〜図４Ｇでは、構造空間が２次元空間である場合とする。外れ構造検出部１１は、データ空間を０層から入力パラメータで与えられる最大の最下位層数ｋ＋２の層まで、中セルと判定されたセルの分割を繰り返し、新たにセルを構築する。

【0049】

図４Ａには、k−１層で中セルと判定されたセルが示されている。セルには、タンパク質の分子構造に対応するデータ要素が複数含まれている。１つの丸が１つのデータ要素であるとする。このような状況の下、外れ構造検出部１１は、ｋ−１層の中セルを親セルとして、親セルを４分割する。そして、外れ構造検出部１１は、親セル内のデータ要素をｋ層のセルに振り分け、動的に子セルを構築する。

【0050】

図４Ｂには、ｋ層に構築された子セルが示されている。外れ構造検出部１１は、子セルを疎セル、密セル、中セルに判定する。ここでは、符号Ｃ１で示される子セルが密セル、符号Ｃ２、Ｃ３で示される子セルが中セル、符号Ｃ４で示される子セルが疎セルと判定されるとする。

【0051】

そして、外れ度合い特定部１２は、疎セルと判定された子セルに含まれるデータ要素の外れ度合いを特定する。ここでは、符号Ｃ４で示される子セルに含まれるデータ要素の外れ度合いは、階層の数である「ｋ」と特定される。そして、外れ構造検出部１１は、ｋ層の疎の子セルＣ４を削除し、疎の子セルに含まれていたデータ要素を記憶する。

【0052】

そして、外れ構造検出部１１は、密セルおよび中セルについて、隣接リンクを生成する。両端の矢印は、同一階層に存在するセル間で隣接リンクが生成されたことを示す。

【0053】

図４Ｃでは、ｋ＋１層にｋ層において既に判定された密セルＣ１が示されている。ｋ層には、中セルＣ２、Ｃ３が示されている。なお、疎セルと判定された子セルＣ４に含まれていたデータ要素が記憶されていることが示されている。このような状況の下、外れ構造検出部１１は、ｋ層の中セルを親セルとして、親セルを４分割する。そして、外れ構造検出部１１は、親セル内のデータ要素をｋ＋１層のセルに振り分け、動的に子セルを構築する。

【0054】

図４Ｄには、中セルと判定されたセルＣ２、Ｃ３について、ｋ＋１層に構築された子セルが示されている。外れ構造検出部１１は、子セルを疎セル、密セル、中セルに判定する。ここでは、セルＣ２について、符号Ｃ２１、Ｃ２３で示される子セルを密セル、符号Ｃ２２で示される子セルを中セル、符号Ｃ２４で示される子セルを疎セルと判定されるとする。セルＣ３について、符号Ｃ３１、Ｃ３２で示される子セルが密セル、符号Ｃ３３で示される子セルが中セルと判定されるとする。疎セルと判定される子セルはなかったとする。

【0055】

そして、外れ度合い特定部１２は、疎セルと判定された子セルに含まれるデータ要素の外れ度合いを特定する。ここでは、符号Ｃ２４で示される子セルに含まれるデータ要素の外れ度合いは、階層の数である「ｋ＋１」と特定される。そして、外れ構造検出部１１は、ｋ＋１層の疎の子セルＣ２４を削除し、疎の子セルに含まれていたデータ要素を記憶する。

【0056】

そして、外れ構造検出部１１は、密セルおよび中セルについて、隣接リンクを生成する。両端の矢印は、同一階層に存在するセル間で隣接リンクが生成されたことを示す。一端の矢印は、異なる階層に存在するセル間で隣接リンクが生成されたことを示す。

【0057】

図４Ｅには、同様に、中セルと判定されたセルＣ２２、Ｃ３３について、ｋ＋２層に構築された子セルが示されている。ここでは、ｋ＋２層は、最大の最下位層であるので、外れ構造検出部１１は、子セルを疎セル、密セルに判定する。セルＣ２２について、符号Ｃ２２１、Ｃ２２２で示される子セルが密セルと判定されるとする。疎セルと判定される子セルはなかったとする。セルＣ３３について、符号Ｃ３３１で示される子セルが密セル、符号Ｃ３３２で示される子セルが疎セルと判定されるとする。

【0058】

そして、外れ度合い特定部１２は、疎セルと判定された子セルに含まれるデータ要素の外れ度合いを特定する。ここでは、符号Ｃ３３２で示される子セルに含まれるデータ要素の外れ度合いは、階層の数である「ｋ＋２」と特定される。

【0059】

そして、外れ構造検出部１１は、密セルおよび中セルについて、隣接リンクを生成する。両端の矢印は、同一階層に存在するセル間で隣接リンクが生成されたことを示す。一端の矢印は、異なる階層に存在するセル間で隣接リンクが生成されたことを示す。

【0060】

そして、図４Ｆに示すように、外れ構造検出部１１は、密セルと隣接リンクから接続するセル内のデータ要素を集めてクラスタを形成する。

【0061】

なお、図４Ｇに示すように、外れ度合い特定部１２は、外れ構造に外れ度合いをつける際に、階層毎に外れ値集合を作成する。すなわち、外れ度合い特定部１２は、疎セルと判定される子セルに含まれるデータ要素（ノイズ）を、階層毎に１つのグループに集める。そして、外れ度合い特定部１２は、外れ値集合に対して外れ度合いを特定する。ここでは、外れ値集合１に含まれるノイズが、外れ度合いとして「ｋ」と特定されたデータ要素である。外れ値集合２に含まれるノイズが、外れ度合いとして「ｋ＋１」と特定されたデータ要素である。外れ値集合３に含まれるノイズが、外れ度合いとして「ｋ＋２」と特定されたデータ要素である。

【0062】

［ＭＤシミュレーションの結果］
次に、ＦｌｅｘＤｉｃｅによる外れ値検出手法を適用したＭＤシミュレーションの結果を、図５および図６を参照して説明する。図５は、外れ度合いを考慮しない場合のＭＤシミュレーションの結果を示す図である。図６は、外れ度合いを考慮する場合のＭＤシミュレーションの結果を示す図である。

【0063】

図５では、ＦｌｅｘＤｉｃｅによる外れ値検出手法（外れ度合い考慮なし）を適用した１５回の構造探索により得たトラジェクトリを２次元構造空間へ射影したプロットが示されている。ここで、図５のＸ座標のＰＣ１とＹ座標のＰＣ２は、９次元の主成分座標空間における上位の２次元座標である。そして、外れ値検出は、９次元のオリジナルデータで実行したものである。

【0064】

図５に示すように、外れ度合いを考慮しない場合の計算結果が示されている。

【0065】

図６では、ＦｌｅｘＤｉｃｅによる外れ値検出手法（外れ度合い考慮あり）を適用した１５回の構造探索により得たトラジェクトリを２次元構造空間へ射影したプロットが示されている。ここで、図６のＸ座標のＰＣ１とＹ座標のＰＣ２は、９次元の主成分座標空間における上位の２次元座標である。そして、外れ値検出は、図５の場合と同じ９次元のオリジナルデータで実行したものである。この際、ＭＤシミュレーション実行部１３は、外れ構造検出部１１によって検出された外れ構造に対して、外れ度合いが最も低い外れ構造、すなわち最下位層で検出された外れ構造を１倍に重み付けする。２番目に低い外れ構造、すなわち１つ上の階層で検出された外れ構造を２倍に重み付けする。３番目に低い外れ構造、すなわちさらに１つ上の階層で検出された外れ構造を３倍というように重み付けする。そして、重み付けされた外れ構造を初期構造として初期速度の再配分によるＭＤシミュレーションを実行したものである。

【0066】

図６に示すように、外れ度合いを考慮した場合の計算結果が示されている。この結果、外れ度合いを考慮することにより、図５ではサンプルができていない円で囲まれた領域もサンプルすることができた。つまり、外れ度合いを考慮するＭＤシミュレーション実行部１３は、外れ度合いを考慮しない場合と比べて、広い範囲の構造空間をサンプルすることが可能となる。特に、安定構造ＬＭ３は、長時間のＭＤシミュレーションや、外れ度合いを考慮しないＭＤシミュレーションでは検出できなかった構造である。これにより、外れ度合いを考慮するＭＤシミュレーション実行部１３は、レアなイベントを効率的に検出することができる。

【0067】

［実施例の効果］
上記実施例によれば、情報処理装置１は、構造空間における分子構造の分布について、所定の外れ値検出手法により外れにある分子構造を検出する。情報処理装置１は、検出された分子構造に対して外れ度合いを特定する。情報処理装置１は、特定された外れ度合いが高い程、重い重みを付加した分子構造を初期構造とする分子シミュレーションを実行する。かかる構成によれば、情報処理装置１は、外れ度合いが高い程、重い重みを付加した分子構造を初期構造とする分子シミュレーションを実行することで、出現確率の低い分子構造の構造変化を起こしやすくでき、該構造変化の抽出を短縮できる。

【0068】

また、上記実施例によれば、情報処理装置１は、階層を用いた外れ値検出手法により階層毎に外れにある分子構造を検出する。情報処理装置１は、検出された分子構造に対して階層に応じた外れ度合いを特定する。かかる構成によれば、情報処理装置１は、階層を外れ度合いとすることで、容易に外れ度合いを考慮した分子シミュレーションを実行することができる。つまり、情報処理装置１は、階層が下位である程、外れ構造を安定構造の近くで検出できるので、外れ構造の外れ度合いを低く特定でき、容易に外れ度合いを考慮した分子シミュレーションを実行することが可能となる。

【0069】

また、上記実施例によれば、情報処理装置１は、構造空間における第１の階層内の、分子構造の密度が中間の部分空間の分子構造を当該第１の階層の１つ下位の階層である第２の階層に振り分ける。情報処理装置１は、第２の階層の分子構造の密度について、高い部分空間であるか、低い部分空間であるか、中間の部分空間であるかを判定し、低い部分空間に含まれる分子構造を検出する。かかる構成によれば、情報処理装置１は、密度の低い部分空間に含まれる分子構造を検出することで、外れに位置する分子構造を容易に検出できる。

【0070】

また、上記実施例によれば、情報処理装置１は、検出された分子構造の階層が上位である程、分子構造に対する外れ度合いを高く設定する。かかる構成によれば、情報処理装置１は、階層が上位である程、外れ構造を安定構造の遠くで検出可能となるので、外れ構造の外れ度合いを高く設定できる。この結果、情報処理装置１は、外れ度合いを考慮した分子シミュレーションを実行することにより、出現確率の低い分子構造の構造変化を起こしやすくできる。

【0071】

［その他］
なお、図示した情報処理装置１の各構成要素は、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、情報処理装置１の分散・統合の具体的態様は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。例えば、外れ構造検出部１１と外れ度合い特定部１２とを１つの部として統合しても良い。また、ＭＤシミュレーション実行部１３を、外れ構造に重み付けをする設定部と重み付けされた外れ構造を初期構造としてＭＤシミュレーションを実行する実行部とに分離しても良い。また、記憶部２０を情報処理装置１の外部装置としてネットワーク経由で接続するようにしても良い。

【0072】

また、上記実施例で説明した各種の処理は、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などのコンピュータで実行することによって実現することができる。そこで、以下では、図１に示した情報処理装置１と同様の機能を実現するシミュレーションプログラムを実行するコンピュータの一例を説明する。図７は、シミュレーションプログラムを実行するコンピュータの一例を示す図である。

【0073】

図７に示すように、コンピュータ２００は、各種演算処理を実行するＣＰＵ２０３と、ユーザからのデータの入力を受け付ける入力装置２１５と、表示装置２０９を制御する表示制御部２０７とを有する。また、コンピュータ２００は、記憶媒体からプログラムなどを読取るドライブ装置２１３と、ネットワークを介して他のコンピュータとの間でデータの授受を行う通信制御部２１７とを有する。また、コンピュータ２００は、各種情報を一時記憶するメモリ２０１と、ＨＤＤ２０５を有する。そして、メモリ２０１、ＣＰＵ２０３、ＨＤＤ２０５、表示制御部２０７、ドライブ装置２１３、入力装置２１５、通信制御部２１７は、バス２１９で接続されている。

【0074】

ドライブ装置２１３は、例えばリムーバブルディスク２１０用の装置である。ＨＤＤ２０５は、シミュレーションプログラム２０５ａおよびシミュレーション関連情報２０５ｂを記憶する。

【0075】

ＣＰＵ２０３は、シミュレーションプログラム２０５ａを読み出して、メモリ２０１に展開し、プロセスとして実行する。かかるプロセスは、情報処理装置１の各機能部に対応する。シミュレーション関連情報２０５ｂは、親セル情報記憶部２１、子セル情報記憶部２２および外れ構造情報記憶部２３に対応する。そして、例えばリムーバブルディスク２１１が、シミュレーションプログラム２０５ａなどの各情報を記憶する。

【0076】

なお、シミュレーションプログラム２０５ａについては、必ずしも最初からＨＤＤ２０５に記憶させておかなくても良い。例えば、コンピュータ２００に挿入されるフレキシブルディスク（ＦＤ）、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤディスク、光磁気ディスク、ＩＣカードなどの「可搬用の物理媒体」に当該プログラムを記憶させておく。そして、コンピュータ２００がこれらからシミュレーションプログラム２０５ａを読み出して実行するようにしても良い。

【0077】

以上の各実施例を含む実施形態に関し、さらに以下の付記を開示する。

【0078】

（付記１）構造空間における分子構造の分布について、所定の外れ値検出手法により外れにある分子構造を検出する検出部と、
前記検出部により検出された分子構造に対して外れ度合いを特定する特定部と、
前記特定部により特定された外れ度合いが高い程、重い重みを付加した分子構造を初期構造とする分子シミュレーションを実行する実行部と、
を有することを特徴とする情報処理装置。

【0079】

（付記２）前記検出部は、階層を用いた前記外れ値検出手法により階層毎に外れにある分子構造を検出し、
前記特定部は、前記検出部により検出された分子構造に対して前記階層に応じた外れ度合いを特定する
ことを特徴とする付記１に記載の情報処理装置。

【0080】

（付記３）前記検出部は、前記構造空間における第１の階層内の、分子構造の密度が中間の部分空間の分子構造を前記第１の階層の１つ下位の階層である第２の階層に振り分け、前記第２の階層の分子構造の密度について、高い部分空間であるか、低い部分空間であるか、中間の部分空間であるかを判定し、低い部分空間に含まれる分子構造を検出する
ことを特徴とする付記２に記載の情報処理装置。

【0081】

（付記４）前記特定部は、前記検出部により検出された分子構造の階層が上位である程、前記分子構造に対する前記外れ度合いを高く設定する
ことを特徴とする付記２に記載の情報処理装置。

【0082】

（付記５）前記外れ値検出手法は、外れ度合いを特定可能な検出手法である
ことを特徴とする付記１に記載の情報処理装置。

【0083】

（付記６）コンピュータに、
構造空間における分子構造の分布について、所定の外れ値検出手法により外れにある分子構造を検出し、
前記検出する処理により検出された分子構造に対して外れ度合いを特定し、
前記特定する処理により特定された外れ度合いが高い程、重い重みを付加した分子構造を初期構造とする分子シミュレーションを実行する
処理を実行させることを特徴とするシミュレーションプログラム。

【0084】

（付記７）コンピュータは、
構造空間における分子構造の分布について、所定の外れ値検出手法により外れにある分子構造を検出し、
前記検出する処理により検出された分子構造に対して外れ度合いを特定し、
前記特定する処理により特定された外れ度合いが高い程、重い重みを付加した分子構造を初期構造とする分子シミュレーションを実行する
各処理を実行することを特徴とするシミュレーション方法。

【符号の説明】

【0085】

１ 情報処理装置
１０ 制御部
１１ 外れ構造検出部
１２ 外れ度合い特定部
１３ ＭＤシミュレーション実行部
１４ 出力部
２０ 記憶部
２１ 親セル情報記憶部
２２ 子セル情報記憶部
２３ 外れ構造情報記憶部

【図1】

【図2】

【図3】

【図4A】

【図4B】

【図4C】

【図4D】

【図4E】

【図4F】

【図4G】

【図5】

【図6】

【図7】