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深層学習に基づくタンパク質と化合物の相互作用予測
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/164066
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/1640660c459995-fd84-4928-abb0-ea87fc0102ab
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
|---|---|---|
IPSJ-Z77-4B-07.pdf (543.7 kB)
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Copyright (c) 2015 by the Information Processing Society of Japan
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| オープンアクセス | ||
| Item type | National Convention(1) | |||||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 公開日 | 2015-03-17 | |||||||||||||
| タイトル | ||||||||||||||
| タイトル | 深層学習に基づくタンパク質と化合物の相互作用予測 | |||||||||||||
| 言語 | ||||||||||||||
| 言語 | jpn | |||||||||||||
| キーワード | ||||||||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||||||||
| 主題 | データとウェブ | |||||||||||||
| 資源タイプ | ||||||||||||||
| 資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_5794 | |||||||||||||
| 資源タイプ | conference paper | |||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||||
| 京大 | ||||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||||
| 京大 | ||||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||||
| 京大 | ||||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||||
| 京大 | ||||||||||||||
| 著者名 |
浜中, 雅俊
× 浜中, 雅俊
× 種石, 慶
× Brown, J. B.
× 奥野, 恭史
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| 論文抄録 | ||||||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||||||
| 内容記述 | 本稿では，医薬品の候補化合物の発見に用いられる，タンパク質とリガンド化合物の相互作用の予測について述べる．これまで我々は，活性が確かめられている12.5万件の結合データと，結合データに含まれない同数の組み合わせを非結合データとして用意し，その両者からなる学習データをサポートベクターマシンを用いて学習することで結合/非結合を予測する方法を提案してきた．しかし，サポートベクターマシンを用いた手法では，学習データが増えるにつれて学習時間が長大になることや，新たに少数の学習データが追加された場合でも再度学習をやりなおさなくてはならないなど，今後大規模な相互作用データを学習していく上で検討すべき課題があった．そこで本稿では，相互作用予測にDeep Lerningの一手法である，Deep Beleif Networksを用いることを検討する． | |||||||||||||
| 書誌レコードID | ||||||||||||||
| 収録物識別子タイプ | NCID | |||||||||||||
| 収録物識別子 | AN00349328 | |||||||||||||
| 書誌情報 |
第77回全国大会講演論文集 巻 2015, 号 1, p. 451-452, 発行日 2015-03-17 |
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| 出版者 | ||||||||||||||
| 言語 | ja | |||||||||||||
| 出版者 | 情報処理学会 | |||||||||||||
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Cite as
浜中, 雅俊, 種石, 慶, Brown, J. B., 奥野, 恭史, 2015, 深層学習に基づくタンパク質と化合物の相互作用予測: 情報処理学会, 451–452 p.
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