| 大会名称 |
|---|
| 2019年 情報科学技術フォーラム(FIT) |
| 大会コ－ド |
| F |
| 開催年 |
| 2019 |
| 発行日 |
| 2019-08-20 |
| セッション番号 |
| 3h |
| セッション名 |
| ニューロと生体情報科学 |
| 講演日 |
| 2019/09/03 |
| 講演場所(会議室等) |
| 一般教育棟 A棟 A43 |
| 講演番号 |
| G-010 |
| タイトル |
| グラフカーネルを用いたSVMによる代謝物の機能予測 |
| 著者名 |
| 田口雄大, 蓬莱尚幸, |
| キーワード |
| ケモインフォマティクス, 代謝物, 機能予測 |
| 抄録 |
| 現在、多くの代謝物が発見され、その機能が解明されつつある。しかし、これらの代謝物の解明が進められている一方、代謝物が増々発見されているのに対して、代謝物の機能の解明が進んでいないという問題が生じている。その原因は代謝物が一般的に生物実験で発見されても、解明に時間がかかるためである。事実、機能が判明している代謝物の数は発見された代謝物の数の10％以下である。そこで本研究では代謝物の機能を解明するために、代謝物の機能予測手法の開発を目的とする。本発表では代謝物関連データーベースを利用した毒性を機能として持つ代謝物を予測について述べる。代謝物の化学構造を用いて、グラフカーネルを作成し、SVMによる機能予測を行う。 |
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