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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

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

基本信息

批准号：
18016007
负责人：
清水謙多郎
金额：
$ 4.67万
依托单位：
The University of Tokyo
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
起止时间：
2006 至 2007
项目状态：
已结题

项目摘要

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。

The method of learning and prediction is developed by using the machine learning algorithm (SVM) to learn and predict the information of acid allocation. (1) Frequency of occurrence of contiguous groups of mismatched acids;(2) Frequency of occurrence of 3 groups of mismatched acids;(3) Frequency of occurrence of contiguous groups of basic classes of mismatched acids;(4) Frequency of occurrence of 4 groups of 3 groups of mismatched acids; and (2) Best results. The prediction of mass-substance interaction sites was carried out in the past year, and the prediction method of the use of the acid alignment information of the mass was carried out in the past year. The prediction method of the use of the acid alignment information of the mass was carried out in the past year. The prediction method of the use of the acid alignment information of the mass was carried out in the present year. The SVR was carried out in the present year.(Support Vector Regression) is used to predict the number of interacting residues at the periphery of each residue. This year, we developed a new method of combining site prediction with quality control. The molecular lattice of the molecule is calculated by the interaction between the molecule and the substance. Pocket Finder: Q-site Finder: Q-site Finder: In order to improve the accuracy of prediction, a new correlation system was introduced. The development of new molecular dynamics (MD) integration methods and possible substrate techniques for the analysis of chemical reactions at the sites of interaction.

项目成果

期刊论文数量（7）

专著数量（0）

科研奖励数量（0）

会议论文数量（0）

专利数量（0）

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

Potential for assessing quality of protein structure based on contact number prediction

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：
0
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