講演名 2014/6/18
タンパク質ドメインの特徴を用いたカーネルマシンによるタンパク質間相互作用強度予測(機械学習によるバイオデータマインニング,一般)
鎌田 真由美, 佐久間 裕介, 林田 守広, 阿久津 達也,
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抄録(和) タンパク質は生体内において他のタンパク質や分子と結合する事で様々な機能を実現している.ゆえに,タンパク質間相互作用(PPI)に関する実験研究や計算機による予測手法開発がこれまでに多く行われている.更に,PPIを相互作用するか・しないかの2値ではなく,多値として扱う為に導入された,PPIの強度という概念がある.このPPI強度がタンパク質の特異性や機能性にも関連すると考えられている.そこで本研究では,アミノ酸配列からPPI強度を予測するために,タンパク質ペアに対するタンパク質ドメイン情報を用いた特徴ベクトルを提案する.そして,サポートベクター回帰と関連ベクトルマシンを用い,生物学実験により得られたデータに対してPPI強度予測を行った.計算機実験の結果,我々の提案手法は既存手法よりも高い予測精度を示した.
抄録(英)
キーワード(和)
キーワード(英)
資料番号 Vol.2014-MPS-98 No.12,Vol.2014-BIO-38 No.12
発行日

研究会情報
研究会 NC
開催期間 2014/6/18(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) タンパク質ドメインの特徴を用いたカーネルマシンによるタンパク質間相互作用強度予測(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)
サブタイトル(和)
キーワード(1)(和/英)
第 1 著者 氏名(和/英) 鎌田 真由美
第 1 著者 所属(和/英) 慶應義塾大学理工学部生命情報学科
第 2 著者 氏名(和/英) 佐久間 裕介
第 2 著者 所属(和/英) 楽天株式会社
第 3 著者 氏名(和/英) 林田 守広
第 3 著者 所属(和/英) 京都大学化学研究所バイオインフォマティクスセンター
第 4 著者 氏名(和/英) 阿久津 達也
第 4 著者 所属(和/英) 京都大学化学研究所バイオインフォマティクスセンター
発表年月日 2014/6/18
資料番号 Vol.2014-MPS-98 No.12,Vol.2014-BIO-38 No.12
巻番号(vol) vol.114
号番号(no) 104
ページ範囲 pp.-
ページ数 6
発行日