• RDKitとは？

• 対象読者

• 本書のコードについて

• おまけ

• 謝辞

• License

• Anacondaとは

• Anacondaのインストール方法

• 仮想環境の構築とパッケージのインストール

• インストールしたパッケージの説明

• Condaについてもう少し詳しく

• Pythonの基礎

• Jupyter notebookで便利に使おう

• Pythonで機械学習をするために

• ChEMBL

• PubChem

• ChEMBLで欲しい情報を検索する

• その他有用なデータベース

• SMILESとは

• 構造を描画してみよう

• 複数の化合物を一度に取り扱うには？

• ヘテロシャッフリングをしてみる

• 化合物が似ているとはどういうことか？

• 類似度を計算する

• バーチャルスクリーニング

• クラスタリング

• Structure Based Drug Design(SBDD)

• 主要な骨格による分類(MCS)

• Matched Molecular PairとMatched Molecular Series

• Cytoscapeを使ってMMPネットワークを可視化する

• Chemical Spaceとは

• ユークリッド距離を用いたマッピング

• tSNEをつかったマッピング

• 化合物の距離情報に基づいたクラスタリング(HDBSCANを使ってみる)

• 予め定義したケミカルスペースに新しいデータを足したい

• 効果ありなしの原因を考えてみる（分類問題）

• 薬の効き目を予測しよう（回帰問題）

• モデルの適用範囲(applicability domain)

• ディープラーニングに関して

• TensorFlowとKerasについて

• インストールしてみよう

• Google colabとは

• DNNを利用した予測モデル構築

• 記述子を工夫してみる(neural fingerprint)

• 準備

• 実例

• さらに学ぶために

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