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高精度のドッキング機能を有するタンパク質間相互作用予測システムの開発

高精度のドッキング機能を有するタンパク質間相互作用予測システムの開発
开发具有高精度对接功能的蛋白质-蛋白质相互作用预测系统
批准号:
18016007
负责人:
清水 謙多郎
金额:
$4.67万
依托单位:
依托单位国家:
日本
项目类别:
Grant-in-Aid for Scientific Research on Priority Areas
财政年份:
2006
资助国家:
日本
项目状态:
已结题
起止时间:
2006 至 2007

项目摘要

项目成果

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与えられた2つのタンパク質が相互作用するかどうかを、アミノ酸配列情報のみから機械学習サポートベクタマシン(SVM)を用いて学習・予測する手法を開発した。配列特徴としては、(1)アミノ酸の隣接ペアの出現頻度、(2)(1)の3つ組の出現頻度、(3)アミノ酸の物理化学特性に基づく分類の隣接ペアの出現頻度、(4)(3)の3つ組の出現頻度の4通りを試したところ、(2)が最も良い結果を示した。タンパク質間相互作用部位予測については、昨年度に引き続き、タンパク質のアミノ酸配列情報のみを用いて予測する手法と、タンパク質のアミノ酸配列情報と構造情報の両方を用いて予測する手法の2つを開発したが、本年度はとくに後者について、SVR(Support Vector Regression)を用いて、各残基の周辺の相互作用残基数を予測する手法を新たに開発し、従来よりも高い精度で予測できることを示した。本年度は、また、タンパク質-リガンド結合部位予測の手法を開発した。これは、タンパク質表面にメタン分子を格子状にプローブさせ、タンパク質分子とのvan der Waals相互作用エネルギーを計算するというものである。Pocket FinderやQ-site Finderなど現在広く用いられている手法より高い精度で予測でき、とくにunbound予測における予測精度の向上が大きいという結果を得た。ドッキングシミュレーションについては、新たな直交関数系を導入し、予測精度の改善を試みた。また、高精度の相互作用解析を行うため、ab initio分子動力学(MD)とマルチカノニカルMDを統合した手法を新たに開発し、相互作用部位における化学反応の動的な解析を可能にする基盤技術を開発した。
期刊论文(7)
专著(0)
科研奖励(0)
会议论文
ROKU: a novel method for identification of tissue-specific genes.
Roku:一种鉴定组织特异性基因的新方法。
DOI: 10.1186/1471-2105-7-294
发表时间: 2006-06-12
期刊: BMC bioinformatics
影响因子: 3
作者: [Kadota K, Ye J, Nakai Y, Terada T, Shimizu K]
通讯作者: Shimizu K
DOI: 10.1002/prot.21047
发表时间: 2006-09-01
期刊: PROTEINS-STRUCTURE FUNCTION AND BIOINFORMATICS
影响因子: 2.9
作者: [Ishida, Takashi, Nakamura, Shugo, Shimizu, Kentaro]
通讯作者: Shimizu, Kentaro
Insight of the Signal Motif of GPI-(like)-anchored Proteins by Using SVM
使用 SVM 洞察 GPI(类)锚定蛋白的信号基序
DOI: --
发表时间: 2006
期刊: Proceedings of the 2006 International Conference on Bioinformatics and Computational Biology
影响因子: --
作者: [Masayuki Hirano, Randall S. Davis, W. David Fine, Shugo Nakamura, Kentaro Shimizu, Hirokazu Yagi, Koichi Kato, Robert P. Stephan, Max D. Cooper, 山崎 智, Takashi Ishida, Junta Doi, Wei Cao]
通讯作者: Wei Cao
A multicanonical ab initio molecular dynamics method : application to conformation sampling of alanine tripeptide
多规范从头算分子动力学方法:在丙氨酸三肽构象采样中的应用
DOI: --
发表时间: 2006
期刊: Chemical Physics Letters 432
影响因子: --
作者: [Ryota Jono, Tohru Terada, Kentaro Shimizu]
通讯作者: Kentaro Shimizu
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    Docking prediction and design of peptides by molecluar simulation and deep learning
    • 批准号:
      21K12122
    • 项目类别:
      Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
    • 资助金额:
      $2.66万
    • 财政年份:
      2021
    • 负责人:
      清水 謙多郎
    • 依托单位:
    Prediction and analysis of intrinsically disordered regions in membrane proteins
    • 批准号:
      17F17050
    • 项目类别:
      Grant-in-Aid for JSPS Fellows
    • 资助金额:
      $1.41万
    • 财政年份:
      2017
    • 负责人:
      清水 謙多郎
    • 依托单位:
    タンパク質間相互作用部位予測手法の開発
    • 批准号:
      07F07417
    • 项目类别:
      Grant-in-Aid for JSPS Fellows
    • 资助金额:
      $1.41万
    • 财政年份:
      2007
    • 负责人:
      清水 謙多郎
    • 依托单位:
    高精度のドッキング機能を有するタンパク質間相互作用予測システムの開発
    • 批准号:
      17017014
    • 项目类别:
      Grant-in-Aid for Scientific Research on Priority Areas
    • 资助金额:
      $2.24万
    • 财政年份:
      2005
    • 负责人:
      清水 謙多郎
    • 依托单位:
    海外基金