SlideShare a Scribd company logo
RDKitの紹介
iwatobipen
• 今日はきっかけになればってレベルで。
What is RDKit ?
●オープンソースのchemoinfo tool kitです。
-コアの部分はC++だから早いよ。
-Python2.x ラッパーあるよ。
-機械学習用の記述子色々あるよ。
-カートリッジサポートしてるよ。( PostgreSQL )
●扱い
-OS win/mac/linux サポート。
-GitHubでバージョン管理。
-ML結構活発。
Install
Linux: apt-getとか。Yumは調べてないです。
Windows: 32bit/64bit binariesでOK !
Mac: Homebrew
IPython & PANDAS
幸せの形
Macならこの辺が良いかと
Winはバイナリがある。
http://fonnesbeck.github.io/ScipySuperpack/
サンプルデータ
まず読む
114分子読みました。
IPythonConsole使うと分子が
インタラクティブに見えまーす
ここで少しデモ
タイポ、躓きはご容赦を
駆け足でDIY感のある
MMP & Graphics
Test Data
>python rfrag.py < input.txt > frag.txt
>python indexing.py < frag.txt > pair.txt
ある日のメール
やあみんな。
いくつかmmpの機能を追加したよ。
mol_transform.pyはユーザーが
セットしたSmilesにMMPを適用して
変換するんだ。(超適当)
Hi all, I have added some extra parts to the mmpa contrib.
code which has recently been approved for open sourcing by GSK.
Also, I have made some minor changes to the existing code
but it should all work in the same way.
The extra parts are: mol_transform.py This program applies a transform or transforms
(generated by the MMP generation program) and applies it to a user set of smiles.
This final piece completes the circle, so now you can find MMPs,、、、、、
Transform
( ゚∀゚ )キタ━━━!!!)
さっそくデータ準備
無駄にPANDASを使ってみる。
>python mol_transform.py -f only_pair.txt < beore.txt > after.txt
実行スクリプト ペアファイル 入力 出力
劇的 ビフォー アフター?
できた♪
MMP DB
簡単につくれたらいーねー♪
あるよ
create_mmp_db.py
https://github.com/rdkit/rdkit/tree/master/Contrib/mmpa
>python create_mmp_db.py < your_fragment.txt
これでどうだ!
mmp.dbというファイルができる(sqlite3)
テーブルが四つ出来た
化合物情報入ってる
活用部分
はこれから、、、
次はビジュアル系
某社のTool kit 素敵。
原子の寄与を考えて可視化している
あるある!
matplotlibも必要ですが
APIほぼ丸写しでOK。
カラーマップ指定
contourの荒さ
>python mol_viz.py crizotinib.mol
動け!
こんな感じのビューができます。
Similarity mapも最近報告されてます
FingerPrintの類似性を可視化も可能。
まとめ
Pythonベースで色々できる。
PANDAS/matplotlib/Scikit-learnとの四重奏?
機能はかなりリッチ。
開発が活発。
UGRMの資料もオープンです。
その他
配座発生、ROCS的な扱いもOK
何よりOSS。CADDチームのリソースを侵食しない
御礼
つたない発表にお付き合いいただき
ありがとうございました。
追加リファレンス
順不同/全部じゃない
USRCAT: real-time ultrafast shape recognition with pharmacophoric constraints
http://www.jcheminf.com/content/4/1/27/abstract
Similarity maps - a visualization strategy for molecular fingerprints
and machine-learning methods
http://www.jcheminf.com/content/5/1/43/abstract
hERG Me Out
http://pubs.acs.org/doi/abs/10.1021/ci400308z
Freely Available Conformer Generation Methods: How Good Are They?
http://pubs.acs.org/doi/abs/10.1021/ci2004658
Similarity Boosted Quantitative Structure–Activity Relationship—
A Systematic Study of Enhancing Structural Descriptors by Molecular Similarity
http://pubs.acs.org/doi/abs/10.1021/ci300182p
A Collection of Robust Organic Synthesis Reactions for In Silico Molecule Design
http://pubs.acs.org/doi/abs/10.1021/ci200379p
参考URL
APIリファレンス
http://www.rdkit.org/docs/index.html
ユーザーミーティングスライド おすすめ。
http://www.rdkit.org/UGM/2012/
Wiki
http://code.google.com/p/rdkit/w/list

More Related Content

What's hot

Confidence Weightedで ランク学習を実装してみた
Confidence Weightedで ランク学習を実装してみたConfidence Weightedで ランク学習を実装してみた
Confidence Weightedで ランク学習を実装してみたtkng
 
研究発表を準備する
研究発表を準備する研究発表を準備する
研究発表を準備する
Takayuki Itoh
 
2019年度チュートリアルBPE
2019年度チュートリアルBPE2019年度チュートリアルBPE
2019年度チュートリアルBPE
広樹 本間
 
Pythonはどうやってlen関数で長さを手にいれているの?
Pythonはどうやってlen関数で長さを手にいれているの?Pythonはどうやってlen関数で長さを手にいれているの?
Pythonはどうやってlen関数で長さを手にいれているの?
Takayuki Shimizukawa
 
AHC-Lab M1勉強会 論文の読み方・書き方
AHC-Lab M1勉強会 論文の読み方・書き方AHC-Lab M1勉強会 論文の読み方・書き方
AHC-Lab M1勉強会 論文の読み方・書き方
Shinagawa Seitaro
 
MLflowによる機械学習モデルのライフサイクルの管理
MLflowによる機械学習モデルのライフサイクルの管理MLflowによる機械学習モデルのライフサイクルの管理
MLflowによる機械学習モデルのライフサイクルの管理
Takeshi Yamamuro
 
クラスタリングとレコメンデーション資料
クラスタリングとレコメンデーション資料クラスタリングとレコメンデーション資料
クラスタリングとレコメンデーション資料
洋資 堅田
 
CTF for ビギナーズ ネットワーク講習資料
CTF for ビギナーズ ネットワーク講習資料CTF for ビギナーズ ネットワーク講習資料
CTF for ビギナーズ ネットワーク講習資料
SECCON Beginners
 
テスト文字列に「うんこ」と入れるな
テスト文字列に「うんこ」と入れるなテスト文字列に「うんこ」と入れるな
テスト文字列に「うんこ」と入れるな
Kentaro Matsui
 
東大大学院 戦略ソフトウェア特論2021「ロボットで世界を計算可能にする」海野裕也
東大大学院 戦略ソフトウェア特論2021「ロボットで世界を計算可能にする」海野裕也東大大学院 戦略ソフトウェア特論2021「ロボットで世界を計算可能にする」海野裕也
東大大学院 戦略ソフトウェア特論2021「ロボットで世界を計算可能にする」海野裕也
Preferred Networks
 
シリコンバレーの「何が」凄いのか
シリコンバレーの「何が」凄いのかシリコンバレーの「何が」凄いのか
シリコンバレーの「何が」凄いのか
Atsushi Nakada
 
音楽波形データからコードを推定してみる
音楽波形データからコードを推定してみる音楽波形データからコードを推定してみる
音楽波形データからコードを推定してみる
Ken'ichi Matsui
 
Multilabel pattern
Multilabel patternMultilabel pattern
Multilabel pattern
yohei okawa
 
不遇の標準ライブラリ - valarray
不遇の標準ライブラリ - valarray不遇の標準ライブラリ - valarray
不遇の標準ライブラリ - valarray
Ryosuke839
 
工学系大学4年生のための論文の読み方
工学系大学4年生のための論文の読み方工学系大学4年生のための論文の読み方
工学系大学4年生のための論文の読み方
ychtanaka
 
Pythonによる黒魔術入門
Pythonによる黒魔術入門Pythonによる黒魔術入門
Pythonによる黒魔術入門
大樹 小倉
 
研究室における研究・実装ノウハウの共有
研究室における研究・実装ノウハウの共有研究室における研究・実装ノウハウの共有
研究室における研究・実装ノウハウの共有
Naoaki Okazaki
 
生成系AIで変わるソフトウェア開発の現在と未来(修正版).pdf
生成系AIで変わるソフトウェア開発の現在と未来(修正版).pdf生成系AIで変わるソフトウェア開発の現在と未来(修正版).pdf
生成系AIで変わるソフトウェア開発の現在と未来(修正版).pdf
KunihiroSugiyama1
 
Jubatusのリアルタイム分散レコメンデーション@TokyoNLP#9
Jubatusのリアルタイム分散レコメンデーション@TokyoNLP#9Jubatusのリアルタイム分散レコメンデーション@TokyoNLP#9
Jubatusのリアルタイム分散レコメンデーション@TokyoNLP#9Yuya Unno
 
卒論執筆・スライド作成のポイント
卒論執筆・スライド作成のポイント卒論執筆・スライド作成のポイント
卒論執筆・スライド作成のポイント
Tsubasa Hirakawa
 

What's hot (20)

Confidence Weightedで ランク学習を実装してみた
Confidence Weightedで ランク学習を実装してみたConfidence Weightedで ランク学習を実装してみた
Confidence Weightedで ランク学習を実装してみた
 
研究発表を準備する
研究発表を準備する研究発表を準備する
研究発表を準備する
 
2019年度チュートリアルBPE
2019年度チュートリアルBPE2019年度チュートリアルBPE
2019年度チュートリアルBPE
 
Pythonはどうやってlen関数で長さを手にいれているの?
Pythonはどうやってlen関数で長さを手にいれているの?Pythonはどうやってlen関数で長さを手にいれているの?
Pythonはどうやってlen関数で長さを手にいれているの?
 
AHC-Lab M1勉強会 論文の読み方・書き方
AHC-Lab M1勉強会 論文の読み方・書き方AHC-Lab M1勉強会 論文の読み方・書き方
AHC-Lab M1勉強会 論文の読み方・書き方
 
MLflowによる機械学習モデルのライフサイクルの管理
MLflowによる機械学習モデルのライフサイクルの管理MLflowによる機械学習モデルのライフサイクルの管理
MLflowによる機械学習モデルのライフサイクルの管理
 
クラスタリングとレコメンデーション資料
クラスタリングとレコメンデーション資料クラスタリングとレコメンデーション資料
クラスタリングとレコメンデーション資料
 
CTF for ビギナーズ ネットワーク講習資料
CTF for ビギナーズ ネットワーク講習資料CTF for ビギナーズ ネットワーク講習資料
CTF for ビギナーズ ネットワーク講習資料
 
テスト文字列に「うんこ」と入れるな
テスト文字列に「うんこ」と入れるなテスト文字列に「うんこ」と入れるな
テスト文字列に「うんこ」と入れるな
 
東大大学院 戦略ソフトウェア特論2021「ロボットで世界を計算可能にする」海野裕也
東大大学院 戦略ソフトウェア特論2021「ロボットで世界を計算可能にする」海野裕也東大大学院 戦略ソフトウェア特論2021「ロボットで世界を計算可能にする」海野裕也
東大大学院 戦略ソフトウェア特論2021「ロボットで世界を計算可能にする」海野裕也
 
シリコンバレーの「何が」凄いのか
シリコンバレーの「何が」凄いのかシリコンバレーの「何が」凄いのか
シリコンバレーの「何が」凄いのか
 
音楽波形データからコードを推定してみる
音楽波形データからコードを推定してみる音楽波形データからコードを推定してみる
音楽波形データからコードを推定してみる
 
Multilabel pattern
Multilabel patternMultilabel pattern
Multilabel pattern
 
不遇の標準ライブラリ - valarray
不遇の標準ライブラリ - valarray不遇の標準ライブラリ - valarray
不遇の標準ライブラリ - valarray
 
工学系大学4年生のための論文の読み方
工学系大学4年生のための論文の読み方工学系大学4年生のための論文の読み方
工学系大学4年生のための論文の読み方
 
Pythonによる黒魔術入門
Pythonによる黒魔術入門Pythonによる黒魔術入門
Pythonによる黒魔術入門
 
研究室における研究・実装ノウハウの共有
研究室における研究・実装ノウハウの共有研究室における研究・実装ノウハウの共有
研究室における研究・実装ノウハウの共有
 
生成系AIで変わるソフトウェア開発の現在と未来(修正版).pdf
生成系AIで変わるソフトウェア開発の現在と未来(修正版).pdf生成系AIで変わるソフトウェア開発の現在と未来(修正版).pdf
生成系AIで変わるソフトウェア開発の現在と未来(修正版).pdf
 
Jubatusのリアルタイム分散レコメンデーション@TokyoNLP#9
Jubatusのリアルタイム分散レコメンデーション@TokyoNLP#9Jubatusのリアルタイム分散レコメンデーション@TokyoNLP#9
Jubatusのリアルタイム分散レコメンデーション@TokyoNLP#9
 
卒論執筆・スライド作成のポイント
卒論執筆・スライド作成のポイント卒論執筆・スライド作成のポイント
卒論執筆・スライド作成のポイント
 

Viewers also liked

Retailer 01-2013-preview
Retailer 01-2013-previewRetailer 01-2013-preview
Retailer 01-2013-preview
Cushman and Wakefield, Moscow
 
FAMSとchooseLDを用いたインシリコ創薬パイプライン
FAMSとchooseLDを用いたインシリコ創薬パイプラインFAMSとchooseLDを用いたインシリコ創薬パイプライン
FAMSとchooseLDを用いたインシリコ創薬パイプライン
Y-h Taguchi
 
mishimasyk#4
mishimasyk#4mishimasyk#4
mishimasyk#4
Takayuki Serizawa
 
Mishimasyk141025
Mishimasyk141025Mishimasyk141025
Mishimasyk141025
Kazufumi Ohkawa
 
R -> Python
R -> PythonR -> Python
R -> Python
Kazufumi Ohkawa
 
目指せヘルシープログラマ!
目指せヘルシープログラマ!目指せヘルシープログラマ!
目指せヘルシープログラマ!
ski_nanko
 
Level dbを試した
Level dbを試したLevel dbを試した
Level dbを試した
takayuki kochi
 
Mishimasyk6 iwatobipen
Mishimasyk6 iwatobipenMishimasyk6 iwatobipen
Mishimasyk6 iwatobipen
Takayuki Serizawa
 
201310slide day1
201310slide day1201310slide day1
201310slide day1
Takayuki Serizawa
 
Mishimasyk5 chemomine up
Mishimasyk5 chemomine upMishimasyk5 chemomine up
Mishimasyk5 chemomine up
Takayuki Serizawa
 
主成分分析を用いた教師なし学習による出芽酵母 の時間周期遺伝子発現プロファイルの解析
主成分分析を用いた教師なし学習による出芽酵母 の時間周期遺伝子発現プロファイルの解析主成分分析を用いた教師なし学習による出芽酵母 の時間周期遺伝子発現プロファイルの解析
主成分分析を用いた教師なし学習による出芽酵母 の時間周期遺伝子発現プロファイルの解析
Y-h Taguchi
 
IPython notebookを使おう
IPython notebookを使おうIPython notebookを使おう
IPython notebookを使おう
Kazufumi Ohkawa
 
あまり知られていない静岡の言語戦争の歴史
あまり知られていない静岡の言語戦争の歴史あまり知られていない静岡の言語戦争の歴史
あまり知られていない静岡の言語戦争の歴史
Kazufumi Ohkawa
 
主成分分析を用いた教師なし学習による変数選択を用いたヒストン脱アセチル化酵素阻害剤の機能探索
主成分分析を用いた教師なし学習による変数選択を用いたヒストン脱アセチル化酵素阻害剤の機能探索主成分分析を用いた教師なし学習による変数選択を用いたヒストン脱アセチル化酵素阻害剤の機能探索
主成分分析を用いた教師なし学習による変数選択を用いたヒストン脱アセチル化酵素阻害剤の機能探索
Y-h Taguchi
 
10分でわかるRandom forest
10分でわかるRandom forest10分でわかるRandom forest
10分でわかるRandom forest
Yasunori Ozaki
 
RDKit Gems
RDKit GemsRDKit Gems
RDKit Gems
NextMove Software
 
機械学習におけるオンライン確率的最適化の理論
機械学習におけるオンライン確率的最適化の理論機械学習におけるオンライン確率的最適化の理論
機械学習におけるオンライン確率的最適化の理論
Taiji Suzuki
 
ランダムフォレスト
ランダムフォレストランダムフォレスト
ランダムフォレスト
Kinki University
 

Viewers also liked (20)

Retailer 01-2013-preview
Retailer 01-2013-previewRetailer 01-2013-preview
Retailer 01-2013-preview
 
FAMSとchooseLDを用いたインシリコ創薬パイプライン
FAMSとchooseLDを用いたインシリコ創薬パイプラインFAMSとchooseLDを用いたインシリコ創薬パイプライン
FAMSとchooseLDを用いたインシリコ創薬パイプライン
 
mishimasyk#4
mishimasyk#4mishimasyk#4
mishimasyk#4
 
Mishimasyk141025
Mishimasyk141025Mishimasyk141025
Mishimasyk141025
 
R -> Python
R -> PythonR -> Python
R -> Python
 
目指せヘルシープログラマ!
目指せヘルシープログラマ!目指せヘルシープログラマ!
目指せヘルシープログラマ!
 
Level dbを試した
Level dbを試したLevel dbを試した
Level dbを試した
 
Mishimasyk6 iwatobipen
Mishimasyk6 iwatobipenMishimasyk6 iwatobipen
Mishimasyk6 iwatobipen
 
201310slide day1
201310slide day1201310slide day1
201310slide day1
 
Mishimasyk 3 20140705
Mishimasyk 3 20140705Mishimasyk 3 20140705
Mishimasyk 3 20140705
 
Mishimasyk5 chemomine up
Mishimasyk5 chemomine upMishimasyk5 chemomine up
Mishimasyk5 chemomine up
 
Mishimasyk
MishimasykMishimasyk
Mishimasyk
 
主成分分析を用いた教師なし学習による出芽酵母 の時間周期遺伝子発現プロファイルの解析
主成分分析を用いた教師なし学習による出芽酵母 の時間周期遺伝子発現プロファイルの解析主成分分析を用いた教師なし学習による出芽酵母 の時間周期遺伝子発現プロファイルの解析
主成分分析を用いた教師なし学習による出芽酵母 の時間周期遺伝子発現プロファイルの解析
 
IPython notebookを使おう
IPython notebookを使おうIPython notebookを使おう
IPython notebookを使おう
 
あまり知られていない静岡の言語戦争の歴史
あまり知られていない静岡の言語戦争の歴史あまり知られていない静岡の言語戦争の歴史
あまり知られていない静岡の言語戦争の歴史
 
主成分分析を用いた教師なし学習による変数選択を用いたヒストン脱アセチル化酵素阻害剤の機能探索
主成分分析を用いた教師なし学習による変数選択を用いたヒストン脱アセチル化酵素阻害剤の機能探索主成分分析を用いた教師なし学習による変数選択を用いたヒストン脱アセチル化酵素阻害剤の機能探索
主成分分析を用いた教師なし学習による変数選択を用いたヒストン脱アセチル化酵素阻害剤の機能探索
 
10分でわかるRandom forest
10分でわかるRandom forest10分でわかるRandom forest
10分でわかるRandom forest
 
RDKit Gems
RDKit GemsRDKit Gems
RDKit Gems
 
機械学習におけるオンライン確率的最適化の理論
機械学習におけるオンライン確率的最適化の理論機械学習におけるオンライン確率的最適化の理論
機械学習におけるオンライン確率的最適化の理論
 
ランダムフォレスト
ランダムフォレストランダムフォレスト
ランダムフォレスト
 

Similar to Rdkitの紹介

次世代言語 Python による PyPy を使った次世代の処理系開発
次世代言語 Python による PyPy を使った次世代の処理系開発次世代言語 Python による PyPy を使った次世代の処理系開発
次世代言語 Python による PyPy を使った次世代の処理系開発
shoma h
 
2006-04-22 CLR/H #14 .NET and open source
2006-04-22 CLR/H #14 .NET and open source2006-04-22 CLR/H #14 .NET and open source
2006-04-22 CLR/H #14 .NET and open source
Yoshiyuki Nakamura
 
今最もアツイdistribution Gentoo Linuxについて
今最もアツイdistribution Gentoo Linuxについて今最もアツイdistribution Gentoo Linuxについて
今最もアツイdistribution Gentoo LinuxについてTakuto Matsuu
 
High performance python computing for data science
High performance python computing for data scienceHigh performance python computing for data science
High performance python computing for data science
Takami Sato
 
【Unite Tokyo 2019】運用中超大規模タイトルにおけるUnityアップデート課題の解決手法と事例
【Unite Tokyo 2019】運用中超大規模タイトルにおけるUnityアップデート課題の解決手法と事例【Unite Tokyo 2019】運用中超大規模タイトルにおけるUnityアップデート課題の解決手法と事例
【Unite Tokyo 2019】運用中超大規模タイトルにおけるUnityアップデート課題の解決手法と事例
UnityTechnologiesJapan002
 
PyQtではじめるGUIプログラミング
PyQtではじめるGUIプログラミングPyQtではじめるGUIプログラミング
PyQtではじめるGUIプログラミング
Ransui Iso
 
Windowsにpythonをインストールしてみよう
WindowsにpythonをインストールしてみようWindowsにpythonをインストールしてみよう
WindowsにpythonをインストールしてみようKenji NAKAGAKI
 
Infinite Debian - Platform for mass-producing system every second
Infinite Debian - Platform for mass-producing system every secondInfinite Debian - Platform for mass-producing system every second
Infinite Debian - Platform for mass-producing system every second
Taisuke Yamada
 
Python3 プログラミング勉強会
Python3 プログラミング勉強会Python3 プログラミング勉強会
Python3 プログラミング勉強会Tetsuya Morimoto
 
Introduction Pycon2010
Introduction Pycon2010Introduction Pycon2010
Introduction Pycon2010
(shibao)芝尾 (kouichiro)幸一郎
 
OCaml でデータ分析
OCaml でデータ分析OCaml でデータ分析
OCaml でデータ分析
Akinori Abe
 
Pythonの環境導入 2014年春季版
Pythonの環境導入 2014年春季版Pythonの環境導入 2014年春季版
Pythonの環境導入 2014年春季版Katsuhiro Morishita
 
Python & PyConJP 2014 Report
Python & PyConJP 2014 ReportPython & PyConJP 2014 Report
Python & PyConJP 2014 Report
gree_tech
 
vscode pipenv docker
vscode pipenv dockervscode pipenv docker
vscode pipenv docker
ikdysfm
 
Deep Learningハンズオン勉強会「Caffeで画像分類を試してみようの会」
Deep Learningハンズオン勉強会「Caffeで画像分類を試してみようの会」Deep Learningハンズオン勉強会「Caffeで画像分類を試してみようの会」
Deep Learningハンズオン勉強会「Caffeで画像分類を試してみようの会」
Yasuyuki Sugai
 
ゲームのインフラをAwsで実戦tips全て見せます
ゲームのインフラをAwsで実戦tips全て見せますゲームのインフラをAwsで実戦tips全て見せます
ゲームのインフラをAwsで実戦tips全て見せます
infinite_loop
 
GraalVMの多言語実行機能が凄そうだったので試しにApache Sparkに組み込んで動かしてみたけどちょっとまだ早かったかもしれない(Open So...
GraalVMの多言語実行機能が凄そうだったので試しにApache Sparkに組み込んで動かしてみたけどちょっとまだ早かったかもしれない(Open So...GraalVMの多言語実行機能が凄そうだったので試しにApache Sparkに組み込んで動かしてみたけどちょっとまだ早かったかもしれない(Open So...
GraalVMの多言語実行機能が凄そうだったので試しにApache Sparkに組み込んで動かしてみたけどちょっとまだ早かったかもしれない(Open So...
NTT DATA Technology & Innovation
 
griffon plugin を 実際に作ってみよう #jggug
griffon plugin を 実際に作ってみよう #jgguggriffon plugin を 実際に作ってみよう #jggug
griffon plugin を 実際に作ってみよう #jggugkimukou_26 Kimukou
 
20120915 Pythonは本当にBlenderの役に立っているか?
20120915 Pythonは本当にBlenderの役に立っているか?20120915 Pythonは本当にBlenderの役に立っているか?
20120915 Pythonは本当にBlenderの役に立っているか?
Tetsuo Mitsuda
 

Similar to Rdkitの紹介 (20)

次世代言語 Python による PyPy を使った次世代の処理系開発
次世代言語 Python による PyPy を使った次世代の処理系開発次世代言語 Python による PyPy を使った次世代の処理系開発
次世代言語 Python による PyPy を使った次世代の処理系開発
 
2006-04-22 CLR/H #14 .NET and open source
2006-04-22 CLR/H #14 .NET and open source2006-04-22 CLR/H #14 .NET and open source
2006-04-22 CLR/H #14 .NET and open source
 
今最もアツイdistribution Gentoo Linuxについて
今最もアツイdistribution Gentoo Linuxについて今最もアツイdistribution Gentoo Linuxについて
今最もアツイdistribution Gentoo Linuxについて
 
High performance python computing for data science
High performance python computing for data scienceHigh performance python computing for data science
High performance python computing for data science
 
【Unite Tokyo 2019】運用中超大規模タイトルにおけるUnityアップデート課題の解決手法と事例
【Unite Tokyo 2019】運用中超大規模タイトルにおけるUnityアップデート課題の解決手法と事例【Unite Tokyo 2019】運用中超大規模タイトルにおけるUnityアップデート課題の解決手法と事例
【Unite Tokyo 2019】運用中超大規模タイトルにおけるUnityアップデート課題の解決手法と事例
 
PyQtではじめるGUIプログラミング
PyQtではじめるGUIプログラミングPyQtではじめるGUIプログラミング
PyQtではじめるGUIプログラミング
 
Windowsにpythonをインストールしてみよう
WindowsにpythonをインストールしてみようWindowsにpythonをインストールしてみよう
Windowsにpythonをインストールしてみよう
 
Infinite Debian - Platform for mass-producing system every second
Infinite Debian - Platform for mass-producing system every secondInfinite Debian - Platform for mass-producing system every second
Infinite Debian - Platform for mass-producing system every second
 
Runtime c++editing
Runtime c++editingRuntime c++editing
Runtime c++editing
 
Python3 プログラミング勉強会
Python3 プログラミング勉強会Python3 プログラミング勉強会
Python3 プログラミング勉強会
 
Introduction Pycon2010
Introduction Pycon2010Introduction Pycon2010
Introduction Pycon2010
 
OCaml でデータ分析
OCaml でデータ分析OCaml でデータ分析
OCaml でデータ分析
 
Pythonの環境導入 2014年春季版
Pythonの環境導入 2014年春季版Pythonの環境導入 2014年春季版
Pythonの環境導入 2014年春季版
 
Python & PyConJP 2014 Report
Python & PyConJP 2014 ReportPython & PyConJP 2014 Report
Python & PyConJP 2014 Report
 
vscode pipenv docker
vscode pipenv dockervscode pipenv docker
vscode pipenv docker
 
Deep Learningハンズオン勉強会「Caffeで画像分類を試してみようの会」
Deep Learningハンズオン勉強会「Caffeで画像分類を試してみようの会」Deep Learningハンズオン勉強会「Caffeで画像分類を試してみようの会」
Deep Learningハンズオン勉強会「Caffeで画像分類を試してみようの会」
 
ゲームのインフラをAwsで実戦tips全て見せます
ゲームのインフラをAwsで実戦tips全て見せますゲームのインフラをAwsで実戦tips全て見せます
ゲームのインフラをAwsで実戦tips全て見せます
 
GraalVMの多言語実行機能が凄そうだったので試しにApache Sparkに組み込んで動かしてみたけどちょっとまだ早かったかもしれない(Open So...
GraalVMの多言語実行機能が凄そうだったので試しにApache Sparkに組み込んで動かしてみたけどちょっとまだ早かったかもしれない(Open So...GraalVMの多言語実行機能が凄そうだったので試しにApache Sparkに組み込んで動かしてみたけどちょっとまだ早かったかもしれない(Open So...
GraalVMの多言語実行機能が凄そうだったので試しにApache Sparkに組み込んで動かしてみたけどちょっとまだ早かったかもしれない(Open So...
 
griffon plugin を 実際に作ってみよう #jggug
griffon plugin を 実際に作ってみよう #jgguggriffon plugin を 実際に作ってみよう #jggug
griffon plugin を 実際に作ってみよう #jggug
 
20120915 Pythonは本当にBlenderの役に立っているか?
20120915 Pythonは本当にBlenderの役に立っているか?20120915 Pythonは本当にBlenderの役に立っているか?
20120915 Pythonは本当にBlenderの役に立っているか?
 

Rdkitの紹介