Prediction of the post-translational modification sites of the protein by machine learning to study the modification mechanism

通过机器学习预测蛋白质翻译后修饰位点，研究修饰机制

• 批准号: 23500372
• 负责人: NISHIKAWA IKUKO
• 金额: $ 3.49万
• 依托单位: Ritsumeikan University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• 财政年份: 2011
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2011 至 2013
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-23500372/
• 关键词: 機械学習; タンパク質; 天然変性領域; リン酸化; 予測; サポートベクターマシン; 進化的保存度; 進化的保存性; 機能性

Phosphorylation is one of the most important post-translational modifications of the protein. Phosphorylation sites of the human protein are predicted using the machine learning by support vector machine (SVM). SVMs are constructed for prediction target sties in the functional domain and in the intrinsically disordered (ID) region, separately. As the result, human amino acid sequence information is enough for the effective prediction for the domain, while the site specific evolutionary conservation information turns out to be effective for ID. That is, conservation rate is not uniform in ID, where the sequence conservation is known to be relatively low in general. Site specific conservation is newly defined based on the ortholog proteins, and the conservation rate is high at the phosphorylation sites, especially at the functional phosphorylation sites, therefore which is effective for the prediction.

磷酸化是蛋白质翻译后最重要的修饰之一。利用支持向量机（SVM）进行机器学习，预测人类蛋白质的磷酸化位点。支持向量机的功能域和内在无序（ID）区域中的预测目标sties，分别构建。结果表明，人类氨基酸序列信息足以对结构域进行有效预测，而位点特异性进化保守信息对ID是有效的。也就是说，保守率在ID中是不均匀的，其中已知序列保守性通常相对较低。位点特异性保守是基于直系同源蛋白质的新定义，在磷酸化位点，特别是功能磷酸化位点的保守率高，因此这是有效的预测。

项目成果

An Incremental Approach for Storage and Delivery Planning Problems

存储和交付计划问题的增量方法

• 发表时间: 2012
• 期刊: Decision Making in Manufacturing and Services
• 作者: K. Sakakibara;Y. Tian;I. Nishikawa
• 通讯作者: I. Nishikawa

カイコガ標準脳データベース構築に向けた脳画像データの標準化と活用

脑图像数据标准化及利用构建家蚕标准脑数据库

• 发表时间: 2012
• 作者: 百田直矢;加沢知毅;ステファン周一ハウプト;並木重宏;宮本大輔;神崎亮平;西川郁子;池野英利
• 通讯作者: 池野英利

SVM によるタンパク質天然変性領域上の機能性リン酸化部位の予測

使用 SVM 预测蛋白质自然变性区域的功能磷酸化位点

• 发表时间: 2014
• 作者: 石野友喜;西川郁子;遠里由佳子;福地佐斗志;西川建
• 通讯作者: 西川建

立命館大学 研究者学術情報データベース

立命馆大学研究员学术信息数据库

携帯電話のキーボードに対するACOを用いたキー配置最適化

使用ACO对手机键盘进行按键布局优化

• 发表时间: 2011
• 作者: 岡本洋;深井朋樹;石谷彰斗，榊原一紀，西川郁子
• 通讯作者: 石谷彰斗，榊原一紀，西川郁子