SVMを用いたタンパク質2次構造予測

スポンサーリンク

概要

論文の詳細を見る
タンパク質は200個程度の20種のアミノ酸の一次配列であり, 配列が折りたたまることによって、特異な立体構造を形成する。立体構造は、3種類の2次構造(螺旋形状のαヘリックス、シート形状のβシート、どちらにも分離できないコイル)の集合とみなすことができる。配列からの2次構造予測に対して70%以上の予測率を示すシステムとして、PHD^<1)>とPsiPred^<2)>が広く用いられている。これらは、配列の連続7〜21残基の情報を2段重ねした階層型ニューラルネットワークで処理することにより、2次構造を予測している。本研究では、階層型ニューラルネットワークの代わりに、Support Vector Machine(SVM)を用い、種々の条件で2次構造の予測実験を行なった。
一般社団法人情報処理学会の論文
2001-11-19

著者

関連論文

もっと見る

スポンサーリンク