簡易疎水性相互作用モデルによるタンパク質間ドッキング予測の高精度化(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,従来は形状相補性と静電相互作用の2つの効果を評価関数としていたが,本研究では新たにAtomic Contact Energyによる疎水性相互作用モデルを提案し,MEGADOCKに追加した.MEGADOCKなどのFFTを用いて計算されるグリッドベースのドッキング予測では,通常3つの効果を計算するために2回以上の相関関数計算を要するが,提案手法ではレセプターのみを考慮する新しい簡易型スコア関数によって,3つの効果を1回のFFT計算で同時に計算することが可能となり,高速性を損なわずに精度を向上させることに成功した.
- 2012-06-21
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