複数文字列パターンによるアミノ酸配列からのタンパク質モティーフの発見
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概要
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正則パターンとは定数と互いに異なる変数からなる文字列であり,その正則パターン中の変数を空文字を含む定数文字列で置き換えて得られる定数文字列全体を表わす.本研究では,正例のみから複数のパターンを同時に学習するk極小多重汎化アルゴリズムを,アミノ酸配列からのタンパク質モチーフ発見に応用する.まず,このk極小多重汎化アルゴリズムに例の集合から例外となる文字列を積極的に検出する探索戦略を組み込み,次にその有用性を膜貫通領域を対象とした実験で実証する.実験では,この探索戦略を用いた学習アルゴリズムが,従来からの探索戦略に比較して高い精度の仮説を,安定して,より短い時間で見つけることを確認した.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 1995-07-28
著者
-
篠原 武
九州工大 情報工
-
有川 節夫
九州大学副学長、附属図書館長、大学院システム情報科学研究院教授
-
有村 博紀
九州工業大学
-
篠原 武
九州工業大学情報工学部
-
山口 美千代
九州工業大学情報工学部
-
藤野 亮一
(株)新日本製鉄情報通信システム
-
有川 節夫
九州大学理学部
-
藤野 亮一
新日鉄情報通信システム(株)
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