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アイテム
Graph Convolutional Networkを用いた蛋白質表面データに基づく蛋白質・リガンド結合予測
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/236987
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/236987c0cb007c-7fa8-48de-89d3-f8b5f809ab85
名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
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![]() |
Copyright (c) 2024 by the Information Processing Society of Japan
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Item type | National Convention(1) | |||||||||
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公開日 | 2024-03-01 | |||||||||
タイトル | ||||||||||
タイトル | Graph Convolutional Networkを用いた蛋白質表面データに基づく蛋白質・リガンド結合予測 | |||||||||
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 | ||||||||||
神戸大 | ||||||||||
著者所属 | ||||||||||
神戸大 | ||||||||||
著者名 |
吉田, 武司
× 吉田, 武司
× 大川, 剛直
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論文抄録 | ||||||||||
内容記述タイプ | Other | |||||||||
内容記述 | 本研究では、三次元の蛋白質表面点データにグラフ畳み込みネットワーク(GCN)を用いた蛋白質リガンドの結合予測手法を提案する。蛋白質とリガンドの結合において、蛋白質表面上のポケット部位と呼ばれる窪んだ部位は結合に関して重要であると知られている。我々は蛋白質表面点データから、このポケット部位を構成すると考えられる点である特徴点を抽出している。これらを用いて、GCNの学習を行い、各蛋白質の結合リガンドを予測する。本提案手法は、評価指標のAUC,AUPRともに優れた性能を示し、結合における蛋白質表面の構造、物性の重要性や、三次元蛋白質構造を学習する際のGCNの有用性を示した。 | |||||||||
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86回全国大会講演論文集 巻 2024, 号 1, p. 759-760, 発行日 2024-03-01 |
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出版者 | ||||||||||
言語 | ja | |||||||||
出版者 | 情報処理学会 |