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講演抄録/キーワード
講演名 2005-06-23 16:40
確率的近接データ埋め込み法の分子構造決定問題への応用
加嶋浩之土居伸二熊谷貞俊阪大
技報オンラインサービス実施中
抄録 (和) 原子間の正確な距離データではなく,ある上限と下限を持つ幅のある距離データが与えられる場合に,確率的近接データ埋め込み法を用いて,タンパク質のような高分子の構造決定を効果的に行う方法を提案する. 
(英) We propose a novel method of molecular-structure determination under a condition that a set of upper and lower distance bounds rather than precise inter-atomic distances are given, by using the Stochastic Proximity Embedding.
キーワード (和) データマイニング / NMR解析法 / 蛋白質構造推定 / 最適化手法 / / / /  
(英) data-mining / nuclear magnetic resonance analysis / protein-structure determination / optimization method / / / /  
文献情報 信学技報, vol. 105, no. 125, NLP2005-26, pp. 57-62, 2005年6月.
資料番号 NLP2005-26 
発行日 2005-06-16 (NLP) 
ISSN Print edition: ISSN 0913-5685  Online edition: ISSN 2432-6380

研究会情報
研究会 NLP  
開催期間 2005-06-23 - 2005-06-23 
開催地(和) 広島市立大学 
開催地(英) Hiroshima City Univ. 
テーマ(和) 一般 
テーマ(英)  
講演論文情報の詳細
申込み研究会 NLP 
会議コード 2005-06-NLP 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) 確率的近接データ埋め込み法の分子構造決定問題への応用 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) Application of the Stochastic Proximity Embedding to the Determination of Molecular Structures 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) データマイニング / data-mining  
キーワード(2)(和/英) NMR解析法 / nuclear magnetic resonance analysis  
キーワード(3)(和/英) 蛋白質構造推定 / protein-structure determination  
キーワード(4)(和/英) 最適化手法 / optimization method  
キーワード(5)(和/英) /  
キーワード(6)(和/英) /  
キーワード(7)(和/英) /  
キーワード(8)(和/英) /  
第1著者 氏名(和/英/ヨミ) 加嶋 浩之 / Hiroyuki Kashima / カシマ ヒロユキ
第1著者 所属(和/英) 大阪大学 (略称: 阪大)
Osaka University (略称: Osaka Univ.)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 土居 伸二 / Shinji Doi / ドイ シンジ
第2著者 所属(和/英) 大阪大学 (略称: 阪大)
Osaka University (略称: Osaka Univ.)
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) 熊谷 貞俊 / Sadatoshi Kumagai / クマガイ サダトシ
第3著者 所属(和/英) 大阪大学 (略称: 阪大)
Osaka University (略称: Osaka Univ.)
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講演者
発表日時 2005-06-23 16:40:00 
発表時間 25 
申込先研究会 NLP 
資料番号 IEICE-NLP2005-26 
巻番号(vol) IEICE-105 
号番号(no) no.125 
ページ範囲 pp.57-62 
ページ数 IEICE-6 
発行日 IEICE-NLP-2005-06-16 


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