| 講演名 | 2011-07-26 機械学習によるタンパク質のO型糖鎖修飾部位の予測とその機能の考察(知的システム,一般) 西川 郁子, 伊藤 將弘, 福地 佐斗志, 本間 桂一, 西川 建, |
|---|---|
| PDFダウンロードページ |  PDFダウンロードページへ |
| 抄録(和) | 哺乳類タンパク質の主要な翻訳後修飾である糖鎖修飾のうち,機構の詳細が未解明であるO型糖鎖修飾を対象として,機械学習により修飾部位の予測を行った.タンパク質配列データベースUniProtから得た実験的知見を元に,サポートベクターマシンを用いて,セリンやトレオニン部位に対する修飾の有無を予測する.本報告では特に,アミノ酸配列上での修飾部位の分布の偏りに着目し,修飾部位を二つのタイプに分類し,個別に予測器を構築した.その結果,予測精度が84.3%まで向上し,また,修飾に寄与する要因が両タイプで異なることが分かった.さらに,タンパク質天然変性領域との関係を統計的に解析し,O型糖鎖修飾が果たす役割を考察した. |
| 抄録(英) | O-glycosylation is one of the important posttranslational modifications of mammalian proteins. We applied a support vector machine (SVM) to predict whether Ser or Thr is glycosylated, aiming at studying the O-glycosylation mechanism. O-glycosylated sites are often found in cluster, whereas other sites are located sporadically. Therefore, we developed two types of SVMs for predicting clustered and isolated sites separately. Moreover, we found that the O-glycosylation sites, especially of the clustered type, are preferentially located within intrinsically disordered regions of proteins, which could be the key feature for understanding the property and the role of O-glycosylation in functional diversity and structural stability of the biological systems. |
| キーワード(和) | タンパク質糖鎖修飾 / 予測 / 機械学習 / サポートベクターマシン / タンパク質天然変性領域 |
| キーワード(英) | Protein O-glycosylation / Prediction / Machine Learning / Support Vector Machine / Intrinsically Disordered Region |
| 資料番号 | NC2011-42 |
| 発行日 |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | NC |
|---|---|
| 開催期間 | 2011/7/18(から1日開催) |
| 開催地（和） | |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | |
| テーマ（英） | |
| 委員長氏名（和） | |
| 委員長氏名（英） | |
| 副委員長氏名（和） | |
| 副委員長氏名（英） | |
| 幹事氏名（和） | |
| 幹事氏名（英） | |
| 幹事補佐氏名（和） | |
| 幹事補佐氏名（英） | |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Neurocomputing (NC) |
|---|---|
| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | 機械学習によるタンパク質のO型糖鎖修飾部位の予測とその機能の考察(知的システム,一般) |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Prediction of Protein O-Glycosylation Sites by Machine Learning and a Study on its Function |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | タンパク質糖鎖修飾 / Protein O-glycosylation |
| キーワード(2)（和/英） | 予測 / Prediction |
| キーワード(3)（和/英） | 機械学習 / Machine Learning |
| キーワード(4)（和/英） | サポートベクターマシン / Support Vector Machine |
| キーワード(5)（和/英） | タンパク質天然変性領域 / Intrinsically Disordered Region |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 西川 郁子 / Ikuko NISHIKAWA |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 立命館大学情報理工学部知能情報学科 College of Information Science and Engineering, Ritsumeikan University |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 伊藤 將弘 / Masahiro ITO |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 立命館大学生命科学部生命情報学科 College of Life Sciences, Ritsumeikan University |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 福地 佐斗志 / Satoshi KIKUCHI |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 前橋工科大学工学部生命情報学科 Department of Bioinformatics, Maebashi Institute of Technology |
| 第 4 著者 氏名（和/英） | 本間 桂一 / Keiichi HOMMA |
| 第 4 著者 所属（和/英） | 国立遺伝学研究所生命情報・DDBJ研究センター / Center for Information Biology & DDBJ, National Institute of Genetics / |
| 第 5 著者 氏名（和/英） | 西川 建 / Ken NISHIKAWA |
| 第 5 著者 所属（和/英） | |
| 発表年月日 | 2011-07-26 |
| 資料番号 | NC2011-42 |
| 巻番号（vol） | vol.111 |
| 号番号（no） | 157 |
| ページ範囲 | pp.- |
| ページ数 | 4 |
| 発行日 | |