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熱ショックタンパク質解析のための機械学習手法

用于热休克蛋白分析的机器学习方法

基本信息

批准号：
07F07083
负责人：
阿久津達也
金额：
$ 1.09万
依托单位：
Kyoto University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for JSPS Fellows
财政年份：
2007
资助国家：
日本
起止时间：
2007 至 2008
项目状态：
已结题

来源：
https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-07F07083/
关键词：
protein structure prediction half-sphere exposure support vector regression residue contact number accessible surface area protein folding rate bioinformatics protein B-factor small world support vectorre gression bioinfbrmatics acce

项目摘要

タンパク質の各アミノ酸がタンパク質の表面にあるか内部にあるかを推定するために従来からcontact numberという指標が提案されていたが、最近、half-space exposure(HSE)という指標が提案された。しかしながら、HSEをアミノ酸配列だけから予測する手法がなかったため、本研究において、サポートベクターマシンとホモロジー検索や二次構造予測などの配列解析結果を組み合わせた予測手法を昨年度に引き続き開発し完成させた。開発した手法を計算機実験により評価したところ、相関係数にして0.72から0.68という良好な予測精度を達成することができた。その成果として、バイオインフォマティクス分野における中心的な専門誌であるBioinformatics誌に論文が掲載された。さらに、開発した手法に基づき予測サービスを行うWEBサーバを開発して公開した。似たアプローチを用いて、配列データからタンパク質の温度因子(タンパク質の立体構造で揺らぎの大きい部分と小さい部分を表すパラメータ)を予測する手法も開発し、良好な予測精度を得ることができた。また、タンパク質のフォールディング速度の予測について、立体構造をネットワークとして表現して特徴量を抽出し、さらに他の特徴量も加えて、サポートベクター回帰と組み合わせるという新たなアプローチに基づく方法を昨年度に引き続き開発し完成させた。この方法により、既存手法と同程度の予測精度を達成することができ、データの種類によっては既存手法を上回る予測精度を達成することができた。さらに、フォールディング速度予測については予測サーバを開発して公開した。

Each of the three indicators of the quality of the product is determined by the surface of the product, the interior of the product, the contact number, the index, the proposal, the nearest, the half-space exposure(HSE), and the index. In this study, the method of acid allocation and prediction was developed and completed in the past year. The correlation coefficient is 0.72 and 0.68. The prediction accuracy is good. The results of the study were published in the journal Bioinformatics. Today, the development of technology base, advance service, open service The temperature factor of the quality of the material (the three-dimensional structure of the material) can be predicted by the method of using the material, arranging the material, and obtaining the method with good prediction accuracy. The prediction of the speed of the three-dimensional structure, the extraction of the characteristic quantity, the addition of the characteristic quantity, the selection of the characteristic quantity, the combination of the characteristic quantity and the new characteristic quantity, the method of the three-dimensional structure, the method The accuracy of the prediction can be achieved by the method, the existing method and the type of the prediction. In addition, the speed prediction system is open to the public.