機械学習によるEP2受容体を標的とした化合物の探索手法の開発

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概要

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• EP2 は,細胞内シグナル伝達にかかわる膜タンパク質のプロスタグランジン E2 の受容体であり,重要な創薬標的である.本研究では,EP2 のヒット化合物の探索法の構築を目指した.具体的には,PubChem BioAssay の化合物のスクリーニングデータに対し,サポートベクターマシン (SVM) とおよび k-近傍法を用いて 2 つの予測システムの開発を行った.化合物の構造を表すビット列の特徴選択法として,Filter 法と Kullback-Leibler(KL) 情報量を考慮した.これら 2 つの特徴選択を折衷した結果,SVM と KL 情報量との組み合わせにおいて,77.2% と高い探索精度を示した.

• 2011-09-06

著者

• 遠里 由佳子

  立命館大学情報理工学部生命情報学科

• 伊藤 將弘

  立命館大学生命科学部

• 伊藤 將弘

  立命館大学

• 小原 祥平

  立命館大学生命科学部生命情報学科

• 遠里 由佳子

  立命館大学生命科学部生命情報学科

• 遠里 由佳子

  立命館大学大学院理工学研究科・立命館大学生命科学部

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