新しい化学の未来を切り開く入門書『ケモ・マテリアルズ・インフォマティクス入門』のご紹介

新しい化学の未来を切り開く入門書

はじめに

化学の世界において、データサイエンスの重要性が増している現代。これに応える形で、近代科学社から『ケモ・マテリアルズ・インフォマティクス入門RとPythonによる基礎と実践』が2025年8月22日に発行されます。本書は、化学データを扱うための基本から実践的なスキルまでを学べる貴重な教科書です。

書籍の概要

著者には、金谷重彦教授、蓬莱尚幸教授、張凡さんの三名が名を連ねており、化学とデータサイエンスの融合をテーマにしています。画像やスペクトル情報、生物活性データといった様々な化学データを扱いながら、新たな物質や性質の予測を可能にするインフォマティクス技術を教授しています。

本書は、初学者が取り組みやすいように構成されており、化学業界で直面する課題を解決すべく作られています。Google Colaboratoryの利用法から、Pythonの基本文法、さらにはRからPythonへのコードの移行まで、実践的なアプローチが意識されています。

目次の詳しい解説

書籍の目次には、Pythonプログラミングの基礎、離散型データの分析、連続型データの分析、データに潜む類似度の分析、変数間の関係のモデル化、化学情報処理、さらにはChatGPTの活用法まで、多岐にわたる内容が含まれています。それぞれの章では、具体的な事例とともに、逐次的に理解を深められる工夫がされています。

Pythonプログラミングとデータハンドリング

最初の章では、Google Colabを用いたPythonの開始方法に触れ、データ構造や反復処理についても詳しく解説します。プログラミングに不慣れな方でも、順を追って学べる構成になっています。

離散型データの分析

さらに進むと、離散型データの確率分布について学びます。ここでは二項分布やポアソン分布を利用した検定手法を紹介しています。実践的なクリニカルスタディやデータ解析に欠かせない技術と言えるでしょう。

連続型データの分析

連続型データについては、正規分布の特性とその応用を中心に解説が続きます。t分布やカイ二乗分布を学ぶことで、実際のデータ解析に必要な知識を身につけることができるでしょう。

データに潜む類似度と距離の分析

さらに、データの類似度や距離の分析について触れることで、より深くデータに潜む意味を読み解く力を養います。ピアソン相関分析や主成分分析に基づく手法が紹介され、データのクラスター化技術にまで踏み込んでいます。

モデル化と化学情報処理

次には、化学情報処理の章で、化学構造の表記法やrcdkパッケージの利用法を解説します。この部分は、化学データを扱う上で特に重要な技能です。

ChatGPTの活用法

最近のトレンドにも触れ、ChatGPTを用いたPythonとRの相互書き換えについても紹介しています。新しい技術の導入で、データ解析の効率を飛躍的に向上させる可能性を秘めています。

まとめ

『ケモ・マテリアルズ・インフォマティクス入門RとPythonによる基礎と実践』は、データサイエンスを学ぶための最前線に立った素晴らしい一冊です。新しい化学技術の発展を夢見る全ての人に、ぜひ手に取っていただきたい一冊と言えるでしょう。出版による新しい知識へのアクセスが、化学界に新たな潮流をもたらすことを期待しています。