網羅的タンパク質間相互作用予測システムにおける判別精度の改良
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概要
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タンパク質間相互作用(Protein-Protein Interaction : PPI) ネットワークの解明は細胞システムの理解や構造ベース創薬に重要な課題であり,網羅的PPI解析法の確立が求められている.我々がこれまで行ってきたPPI予測では,タンパク質ドッキング(Protein-Protein Docking : PPD) のトップスコアや,クラスタリングのメンバ数を用いていたが,タンパク質の数が大きい系では予測精度が悪化するため,手法の改善が望まれていた.本稿では,PPDの結果から機械学習によって相互作用判別モデルを生成し,PPI予測に用いることで精度が向上したことを示す.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 2009-09-10
著者
-
秋山 泰
東京工業大学大学院情報理工学研究科
-
秋山 泰
東京工業大学大学院情報理工学研究科計算工学専攻
-
松崎 裕介
東京工業大学 大学院情報理工学研究科 計算工学専攻
-
大上 雅史
東京工業大学 大学院情報理工学研究科 計算工学専攻
-
松崎 由理
東京工業大学 大学院情報理工学研究科 計算工学専攻
-
松崎 由理
東京工業大学
-
秋山 泰
東京工業大学 大学院情報理工学研究科 計算工学専攻
-
大上 雅史
東京工大 大学院情報理工学研究科
-
大上 雅史
東京工業大学大学院情報理工学研究科計算工学専攻|日本学術振興会特別研究員
-
秋山 泰
東京工業大学 大学院情報理工学研究科
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