| 講演名 | 2012/6/21 3次元画像特徴量を用いた蛋白質分子表面比較(合同企画セッション:バイオデータマイニング,機械学習によるバイオデータマインニング,一般) 車谷 奈都実, 大川 剛直, |
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| 抄録(和) | 蛋白質の機能と構造の関連を明らかにする上で,その立体構造を比較し,局所的に類似した部分を見つけることが重要である.本研究では蛋白質分子表面データを3次元画像へ変換し,そこから局所特徴点を検出して特徴量を算出することにより,蛋白質の局所構造間を比較する手法を提案する.提案手法を蛋白質の結合部位予測へ適用した結果,11個中6個の結合部位の予測に成功することが示されており,その有効性を確認した. |
| 抄録(英) | To explain the relationships between functions and structures of proteins, it is important to identify locally similar sites on protein molecular surfaces by comparing protein 3D structures. In this paper, we propose a method of comparing protein structures, in which the molecular surfaces are regarded as 3D images and the similarity between them is calculated by detecting keypoints from the images and computing local features at each keypoint. We applied the proposed method to prediction of protein's binding sites, which shows the accurate prediction of binding sites in six out of eleven proteins. |
| キーワード(和) | 局所特徴量 / 蛋白質立体構造 / SIFT / 3次元画像 |
| キーワード(英) | local features / protein structures / SIFT / 3D image |
| 資料番号 | Vol.2012-BIO-29 No.14 |
| 発行日 |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | NC |
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| 開催期間 | 2012/6/21(から1日開催) |
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| 委員長氏名（和） | |
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| 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) |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | 3次元画像特徴量を用いた蛋白質分子表面比較(合同企画セッション:バイオデータマイニング,機械学習によるバイオデータマインニング,一般) |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Comparison of the protein molecular surface by using the local features in 3D images |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 局所特徴量 / local features |
| キーワード(2)（和/英） | 蛋白質立体構造 / protein structures |
| キーワード(3)（和/英） | SIFT / SIFT |
| キーワード(4)（和/英） | 3次元画像 / 3D image |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 車谷 奈都実 / NATSUMI KURUMATANI |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 神戸大学大学院システム情報学研究科 Kobe University, Graduate School of System Informatics |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 大川 剛直 / TAKENAO OHKAWA |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 神戸大学大学院システム情報学研究科 Kobe University, Graduate School of System Informatics |
| 発表年月日 | 2012/6/21 |
| 資料番号 | Vol.2012-BIO-29 No.14 |
| 巻番号（vol） | vol.112 |
| 号番号（no） | 108 |
| ページ範囲 | pp.- |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | |