タンパク質ドッキング予測における実空間での効率的な評価スコア計算方法の研究(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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タンパク質ドッキング計算では,高速フーリエ変換(Fast Fourier Transform, FFT)を応用した高速計算法が知られているが,FFTを用いる場合,評価関数が畳込み和の形式に限定され,設計の自由度が低くなるという欠点がある.そこで,本研究ではより複雑な評価関数を用いることを想定し,FFTを用いない実空間上でのドッキング計算を考える.FFTを利用しないことで生じる計算コストの増大に対し,高スコアの複合体構造の偏在を利用してヒューリスティックに高スコアの複合体構造のみを階層的に探索することで計算結果を変えずに計算時間を短縮するための手法を提案する.
- 2012-06-21
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