属性付き法線ベクトルを用いた蛋白質分子表面比較方式

• Item type: Journal(1)
• 公開日: 2002-01-15
• タイトル: 属性付き法線ベクトルを用いた蛋白質分子表面比較方式
• タイトル / 言語: en
• タイトル: A Method of Comparing Protein Molecular Surface Based on Vertical Vectors with Attributes
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: 論文
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_6501
• 資源タイプ: journal article
• その他タイトル / その他のタイトル: 工学等への応用
• 著者所属: 大阪大学大学院工学研究科
• 著者所属: 大阪大学大学院工学研究科
• 著者所属: 大阪大学大学院工学研究科
• 著者所属: 大阪大学蛋白質研究所
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Engineering, Osaka University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Engineering, Osaka University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Engineering, Osaka University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Institute for Protein Research, Osaka University
• 著者名: 兼田, 佳和; 庄治範匡; 大川剛直; 中村, 春木
• 著者名(英): Yoshikazu, Kaneta; Norimasa, Shoji; Takenao, Ohkawa; Haruki, Nakamura
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 近年，蛋白質の機能の多くはその局所的な分子表面（活性部位）における形状や物性によって決定されることが明らかになってきた．このような背景から，機能未知な蛋白質の分子表面を入力とし，機能既知の活性部位をテンプレートとして比較することで，機能予測を行うシステムを開発している．分子表面データは数万個の頂点で構成されているため，単純に全頂点を使って位置合わせを行うと計算量が膨大になる．そこで本論文では，分子表面上の突起や窪みに着目して，その曲面の法線ベクトルに曲率や物性の情報を付加した属性付き法線ベクトルを導出し，効率的にマッチングする方法を提案する．また，相対位置関係と属性が類似しているベクトル組のみを抽出することで効率化を図る．本手法を抗体蛋白質6組に適用した結果，分子表面の比較に要する時間は平均約3分となった．また，抗体蛋白質103個を用いた機能予測に適用した結果，95.2%の機能予測精度が得られた．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: Recent researches have clarified that the function of a protein depends on its molecular surface.It suggests the possibility of the protein function identification based on the molecular surface comparison, in which a molecular surface of unknown protein is compared with many surfaces of known active sites as reference templates. This thesis presents an effective matching method by using vertical vectors with attributes of the curvature and the physical properties on projections and depressions.The vectors that should be matched are limited by extracting two vectors with the similar relative positions and the attributes of surface in order to reduce computational complexity.The proposed method was applied to 11 surface data. As a result, the mean calculation time was about three minutes.Furthermore, this method was applied to 103 surface data.The result of prediction showed 95.2% prediction accuracy.
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AN00116647
• 書誌情報: 情報処理学会論文誌; 巻 43, 号 1, p. 195-203, 発行日 2002-01-15
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 1882-7764