ベイジアンネットワークによる突然変異モデルの作成とBelief Propagationによる推定(機械学習によるバイオデータマインニング)
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概要
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太古のDNA修復タンパク質は現在のものよりも活性が高かったと考えられており,そのタンパク質が得られれば,癌などに対する遺伝子治療に役立つ可能性がある.そこで,現在分かっているタンパク質のアミノ酸配列情報から,太古のタンパク質のアミノ酸配列を推定することを考えている.複数のタンパク質から,その祖先にあたるタンパク質を推定するための突然変異モデルを,ベイジアンネットワークを用いて作成し,従来のBelief Propagationを改変することで,提案モデルに適用できるようにした.また,cross-validationを用いて最適なパラメータの選択も行った.計算機上で仮想的に,ある祖先タンパク質から特定の突然変異確率に従うタンパク質を複数作成し,作成したタンパク質に提案モデルを適用する事で祖先配列を推定した.その精度評価について報告する.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2006-06-08
著者
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