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アイテム
化合物の構造情報と非構造情報を用いたタンパク質ドッキング予測の為の機械学習手法の検討
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/165121
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/165121b151837f-3137-4440-970a-1f42a91f3e93
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
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IPSJ-Z77-3ZC-05.pdf (387.0 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 | 化合物の構造情報と非構造情報を用いたタンパク質ドッキング予測の為の機械学習手法の検討 | |||||||||||
| 言語 | ||||||||||||
| 言語 | jpn | |||||||||||
| キーワード | ||||||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||||||
| 主題 | コンピュータと人間社会 | |||||||||||
| 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 | ||||||||||||
| 東理大 | ||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||
| 東理大 | ||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||
| 東理大 | ||||||||||||
| 著者名 |
伊東, 忠佑
× 伊東, 忠佑
× 金盛, 克俊
× 大和田, 勇人
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| 論文抄録 | ||||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||||
| 内容記述 | 力学計算によるコンピュータシミュレーションを用いて，タンパク質が結合（ドッキング）するかどうかを判定することは膨大な計算時間を要する．こうした問題に対して，すでに知られているリガンド（結合化合物）データベースを活用し，その情報を機械学習することで結合の可否を判定する手法が提案されている．本研究では，リガンドデータベースであるDUD-Eを用い，機械学習によるタンパク質ドッキング予測について述べる．まず，DUD-Eから化合物の構造を表す構造情報と物理的・化学的性質である非構造情報を抽出する．そして，ILPで“ベンゼンを有する”などの構造情報を学習し，SVMで“ALogP”などの非構造情報を学習する．二つの機械学習を併用することで高い分類精度を示した． | |||||||||||
| 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. 665-666, 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 | |||||||||||
