木確率モデルを用いた知識発見よりのタンパク質の糖鎖認識部位予測

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本研究の目的はレクチンなどのタンパク質の糖鎖構造の認識機構を明らかにするための新しいデータマイニング技術の開発であった。糖鎖結合親和性の高速な測定技術も発展しているため、糖鎖認識パターンを抽出するデータマイニング技術の糖鎖への応用が可能となっている。研究代表者は、これまでProfile PSTMMと呼ぶ木構造中の子の順序を考慮する木確率モデルを開発し、糖鎖構造に応用してきたが、糖鎖の複雑な認識機構の本質を良く理解するために更なる開発が必要であった。そこで、Profile PSTMMの基盤となるState modelの形を確定するために、アミノ酸配列のマルチプルアライメントアルゴリズムCLUSTALWを基に、糖鎖構造のアルゴリズムMCAW(Multiple Carbohydrate Alignment with Weights)を考えた。また、糖鎖構造のマルチプルアライメントを行うため、糖鎖のマルチプルアラインメント形式も決める必要があり、PKCF(Profile KCF)と呼ぶ新しい糖鎖アライメント形式も開発した。そして、この形式を扱うことができるMCAWのプログラムを開発した。