タンパク質間ドッキング予測における目的関数の機械学習を用いた動的調整(一般,機械学習によるバイオデータマインニング,一般)
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概要
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タンパク質間ドッキング予測ソフトウェア"MEGADOCK"では,目的関数に形状相補性と静電相互作用の2つの項を用いているが,その最適なバランスは対象毎に一定ではなく,それを決定することは困難である.そのため,先行研究として予測精度改善のため目的関数のうち静電相互作用項の重みをタンパク質の表面電荷等の特徴から動的に調整する手法が提案されたが,いくつかの問題を含んでいた.そこで,本研究では従来手法の再検証を行い,サポートベクター回帰を用いた改良を提案する.改良された手法では従来使用されたデータセットにおいて予測性能の向上が確認され,その上で新たなデータセットへの適用も行った.
- 2012-06-21
著者
-
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
-
石田 貴士
東京工業大学 大学院情報理工学研究科
-
藤原 隆之
東京工業大学大学院情報理工学研究科計算工学専攻
-
秋山 泰
東京工業大学 大学院情報理工学研究科
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