機械学習を用いたマススペクトルデータからの糖鎖構造推定法の開発(合同企画セッション:バイオデータマイニング)
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概要
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近年,タンパク質を介しさまざまな調節を受けて生合成される糖鎖を扱うグライコミクス研究が世界中で盛んに行われ急速な技術発展を遂げている.現在では多糖構造の同定においてタンデムマススペクトロメトリー(MS/MS)が主要なツールとなっている.しかしマススペクトルデータからその糖鎖構造を解析して決定する計算手法の開発は少なく,汎用的なソフトウェアは少ない.先行研究において,構造を決定する上で有用な開裂イオンが持つ情報を用い,動的計画法を利用することで,マススペクトルデータから糖鎖構造を決定する手法が提案された.しかし,スコア関数が最適化されていない,複雑な構造が扱えない,スペクトルデータ中のノイズに弱いなどの問題点があった.そこで本研究では,マススペクトルを生成する機械のノイズや偏りを統計的機械学習手法によって学習することによって,マススペクトルデータから糖鎖構造をより正確に解析できるアルゴリズムを開発した.
- 一般社団法人電子情報通信学会の論文
- 2013-06-20
著者
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榊原 康文
慶應義塾大学理工学部生命情報学科
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佐藤 健吾
慶應義塾大学大学院理工学研究科開放環境科学専攻
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榊原 康文
慶應義塾大学大学院理工学研究科
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雲崎 翔太郎
慶應義塾大学理工学部生命情報学科
-
佐藤 健吾
慶應義塾大学理工学部生命情報学科
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