図的推論による高分子立体構造の分類と予測に関する研究

利用图形推理进行聚合物3D结构分类和预测的研究

基本信息

  • 批准号:
    10780230
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 1.47万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    日本
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Encouragement of Young Scientists (A)
  • 财政年份:
    1998
  • 资助国家:
    日本
  • 起止时间:
    1998 至 1999
  • 项目状态:
    已结题

项目摘要

本研究では、高分子の立体構造を計算機により分類、予測することを目的として、構造の図的な表現ならびに処理方式と、それに基づく分類、予測の方法について検討した。具体的には、蛋白質の立体構造を対象に以下の成果を得た。●蛋白質の機能が、その局所的な表面特性に依存していることに着目し、分子表面の活性部位データをもとに機能を予測する手法について検討した。この手法では、既知の活性部位をテンプレートとして用い、入力された分子表面データをこれにマッチングさせることで、機能予測を実現する。分子表面データは3次元空間上に配置された数万個の頂点の集合であるため、単純な重ね合わせでは処理に膨大な時間を必要とする。そこで、頂点圧縮の技法を新たに開発し、分子表面データを効率良く扱うことに成功した。また、重ね合わせ処理の効率化のため、幾何的ハッシュ法を導入した。これらの効率化処理により、精度を保ちながら計算時間を大幅に短縮でき、100種の蛋白質を用いた機能予測実験の結果、80%程度の予測精度を達成した。●上記手法は、ある部分表面構造が、他の蛋白質のどの部分に類似しているかを探索可能な一方で、マッチング処理自身は、比較的単純な点比較に留まっている。このため、酷似した表面構造の発見を高速、高精度に実現するものの、類似性があまり見られない表面構造間を比較、分類するには適していない。そこで、分子表面をより図的に処理する手法を考案した。この手法では、表面上の窪みや突起といった重要な特徴を領域として抽出することで図的に表現し、これに基づく推論処理により、その類似性を評価する。100種類の蛋白質の活性部位を総当りで類似性評価し分類した結果、5クラスターに関して機能の類似性が見出され、図的な処理、推論の有効性が実証された。
In this study, computer classification, prediction, purpose, structural performance, processing, basic classification and prediction of polymer structure are discussed. Specific protein, protein stereostructure, the following results were obtained. The function of protein depends on the surface characteristics of the site, and the method of predicting the function of the active site on the molecular surface is discussed. This method is based on the known active site, molecular surface and functional prediction. The molecular surface is arranged in a three-dimensional space, and the collection of tens of thousands of vertices is necessary for processing. The new technology of vertex compression is developed successfully. In addition, the method of geometric analysis is introduced. The calculation time is greatly shortened, and the prediction accuracy of 100 kinds of proteins is achieved.● Note that the above method is similar to the surface structure of some parts, and the protein content of others is similar to that of others. Explore the possibility of one party, process itself, and compare the purity of the points. The discovery of similar surface structures is carried out with high speed and accuracy, and the similarity is compared and classified among surface structures. A study of the molecular surface properties This technique is based on the evaluation of important features, such as depressions and protrusions on the surface, the extraction of basic information, and the processing of basic information. The similarity of 100 kinds of protein active sites was evaluated and classified. The similarity of 5 kinds of protein related functions was found, and the treatment and inference were proved.

项目成果

期刊论文数量(11)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
T.Ohkawa et al.: "Case based approach to construction of coal molecular structure model" Tasks and Methods in Applied Artificial Intelligence. Lecture Notes in AI,1416. 547-556 (1998)
T.Ohkawa 等人:“基于案例的煤分子结构模型构建方法”应用人工智能中的任务和方法。
  • DOI:
  • 发表时间:
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
  • 通讯作者:
N.Shoji,S.Hirayama,T.Ohkawa et al.: "A Method of Comparing Protein Structures Based on the Matrix of Secondary Structure Relations"Proc.The Fifth Joint Conf.on Information Sciences. (発表予定). (2000)
N.Shoji、S.Hirayama、T.Ohkawa 等人:“基于二级结构关系矩阵的蛋白质结构比较方法”Proc.第五届信息科学联合会议(2000 年)。 )
  • DOI:
  • 发表时间:
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
  • 通讯作者:
井林,大川 他: "遺伝的アルゴリズムを用いた石炭分子構造の構築" 電気学会 電子情報システム部門誌. Vol.118,No.9. 1355-1361 (1998)
Ibayashi、Okawa 等人:“利用遗传算法构建煤炭分子结构”,日本电气工程师学会期刊,电子信息系统部,第 118 卷,第 1355-1361 期(1998 年)。
  • DOI:
  • 发表时间:
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
  • 通讯作者:
T.Maeda,K.Kamada,T.Ohkawa et al.: "Feature Extraction of Protein folds based on secondary structure transformation" Proc.of 3rd IEEE Symp.on Intelligence in Neural and Biological Systems. 156-162 (1998)
T.Maeda、K.Kamada、T.Ohkawa 等人:“基于二级结构转换的蛋白质折叠特征提取”Proc.of 3rd IEEE Symp.on Intelligence in Neural and Biological Systems。
  • DOI:
  • 发表时间:
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
  • 通讯作者:
T.Ohkawa et al.: "Classification and Feature Extraction of Protein Structures Based on Structure Transformation"International Journal on Artificial Intelligence Tools. Vol.8,No.2. (1999)
T.Ohkawa等人:“基于结构变换的蛋白质结构的分类和特征提取”国际人工智能工具杂志。
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  • 发表时间:
  • 期刊:
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    0
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  • 通讯作者:
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  • 通讯作者:
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  • DOI:
  • 发表时间:
    2015
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    0
  • 作者:
    松本 健吾;大川 剛直;大山 憲二;本多 健
  • 通讯作者:
    本多 健

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    2002
  • 资助金额:
    $ 1.47万
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    13780283
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    2001
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    13224065
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    2001
  • 资助金额:
    $ 1.47万
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  • 财政年份:
    1996
  • 资助金额:
    $ 1.47万
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    Grant-in-Aid for Encouragement of Young Scientists (A)
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  • 财政年份:
    1995
  • 资助金额:
    $ 1.47万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Encouragement of Young Scientists (A)
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    1993
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    17601009
  • 财政年份:
    2005
  • 资助金额:
    $ 1.47万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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知道了