機械学習を用いた非モデル生物におけるミトコンドリア及び関連オルガネラタンパク質の予測手法

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2016-06-27
• タイトル: 機械学習を用いた非モデル生物におけるミトコンドリア及び関連オルガネラタンパク質の予測手法
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: 合同企画セッション
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
• 資源タイプ: technical report
• 著者所属: 筑波大学大学院システム情報工学研究科／筑波大学大学院生命環境科学研究科
• 著者所属: 筑波大学大学院計算科学研究センター
• 著者所属: 筑波大学大学院生命環境科学研究科
• 著者所属: 筑波大学大学院計算科学研究センター
• 著者名: 久米, 慶太郎; 天笠, 俊之; 橋本, 哲男; 北川, 博之
• 著者名(英): Keitaro, Kume; Toshiyuki, Amagasa; Tetsuo, Hashimoto; Hiroyuki, Kitagawa
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 本研究では，ミトコンドリアおよび関連オルガネラに輸送されるタンパク質を予測する分類手法を提案する．既存の分類手法は，文字列で表現されるタンパク質配列データを教師データとした機械学習によって作成されてきた．しかしそのほとんど全てがモデル生物というごく一部の生物で得られた知見をもとに，特徴量及び教師データを用意しているため，それ以外の生物に対しては精度に劣っていた．これは，広範な生物におけるミトコンドリア進化の研究を行うにあたって解決すべき問題となっている．そこで，本研究では，非モデル生物を対象とした分類手法を提案する．この分類手法は，既存の分類手法と比べて同等以上の実用的な高い精度を示すことを確認した．
• 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: AA12055912
• 書誌情報: 研究報告バイオ情報学（BIO）; 巻 2016-BIO-46, 号 25, p. 1-6, 発行日 2016-06-27
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 2188-8590
• Notice: SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会