EFSの学習可能性と膜蛋白領域予測への応用

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 1991-09-10
• タイトル: EFSの学習可能性と膜蛋白領域予測への応用
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Learnability of EFS and its Application for Identifying Transmembrance Domains
• 言語: jpn
• 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: 九州大学理学部附属基礎情報学研究施設
• 著者所属: 九州大学大学院農学研究科遺伝子資源工学専攻
• 著者所属: 九州大学理学部附属基礎情報学研究施設
• 著者所属: 九州大学理学部附属基礎情報学研究施設
• 著者所属: 九州工業大学情報工学部知能情報工学教室
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Research Institute of Fundamental Information Science, Kyushu University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Genetic Resources Technology, Kyushu University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Research Institute of Fundamental Information Science, Kyushu University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Research Institute of Fundamental Information Science, Kyushu University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Department of Artificial Intelligence, Kyushu Institute of Technology
• 著者名: 有川, 節夫; 久原, 哲; 宮野, 悟; 篠原, 歩; 篠原, 武
• 著者名(英): Setsuo, Arikawa; Satoru, Kuhara; Satoru, Miyano; Ayumi, Shinohara; Takeshi, Shinohara
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: EFS(ementary formal syst) を用いた膜蛋白領域の学習について論じる．EFSは if?then 規則からなる論理プログラムの一種である．この枠組を用いてアミノ酸配列の中から膜蛋白領域を予測するアルゴリズムを実働化した．計算資源の制約のため，我々は仮説の候補として用いる EFS を正則パターンに制限した．しかし我々のアルゴリズムは70個の膜蛋白データから膜蛋白領域を同定するいくつかの妥当な仮説を生成した．各仮説は高々10個の正則パターンで表されている．PIRデータベースを利用した検証から，これらの仮説は膜蛋白領域のうちの90%をカバーし，またそれ以外の部分の80%を排除することが確かめられた．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: We propose a method for algorithmic learning of transmembrane domains based on EFS(elementary formal systems). An EFS is a kind of alogic program consisting of if-then rules. With this framework, we have implemented the algorithm for identifying transmembrane domains in amino acid sequences. Because of the limitations on computational resources, we restrict candidate hypotheses to EFSs defined by collections of regular patterns. However, from 70 sequences of transmembrane domain data, our algorithm has produced several reasonable hypotheses that can identify transmembrane domains. Each of the hypotheses consists of at most ten regular patterns. Experiments with the database PIR show that most of these hypotheses can cover 90% transmembrane domain sequences and exclude 80% negative data.
• 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: AN10114171
• 書誌情報: 情報処理学会研究報告情報学基礎（FI）; 巻 1991, 号 74(1991-FI-023), p. 1-8, 発行日 1991-09-10
• 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