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アイテム
網羅的タンパク質間相互作用予測システムにおける判別精度の改良
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/66224
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/66224ed29b408-4f6f-4d5c-a9cc-3601c21097c5
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
|---|---|---|
IPSJ-BIO09018003.pdf (293.0 kB)
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Copyright (c) 2009 by the Information Processing Society of Japan
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| オープンアクセス | ||
| Item type | SIG Technical Reports(1) | |||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 公開日 | 2009-09-10 | |||||||
| タイトル | ||||||||
| タイトル | 網羅的タンパク質間相互作用予測システムにおける判別精度の改良 | |||||||
| タイトル | ||||||||
| 言語 | en | |||||||
| タイトル | Improvement of the classification performance in all-to-all protein-protein interaction prediction system | |||||||
| 言語 | ||||||||
| 言語 | jpn | |||||||
| キーワード | ||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||
| 主題 | Session 1 | |||||||
| 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 | ||||||||
| 東京工業大学大学院情報理工学研究科計算工学専攻 | ||||||||
| 著者所属 | ||||||||
| 東京工業大学大学院情報理工学研究科計算工学専攻 | ||||||||
| 著者所属 | ||||||||
| 東京工業大学大学院情報理工学研究科計算工学専攻 | ||||||||
| 著者所属 | ||||||||
| 東京工業大学大学院情報理工学研究科計算工学専攻 | ||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||
| en | ||||||||
| Graduate School of Information Science and Engineering, Tokyo Institute of Technology | ||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||
| en | ||||||||
| Graduate School of Information Science and Engineering, Tokyo Institute of Technology | ||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||
| en | ||||||||
| Graduate School of Information Science and Engineering, Tokyo Institute of Technology | ||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||
| en | ||||||||
| Graduate School of Information Science and Engineering, Tokyo Institute of Technology | ||||||||
| 著者名 |
大上, 雅史
× 大上, 雅史
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| 著者名(英) |
Masahito, Ohue
× Masahito, Ohue
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| 論文抄録 | ||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||
| 内容記述 | タンパク質間相互作用(Protein-Protein Interaction : PPI) ネットワークの解明は細胞システムの理解や構造ベース創薬に重要な課題であり，網羅的PPI解析法の確立が求められている．我々がこれまで行ってきたPPI予測では，タンパク質ドッキング(Protein-Protein Docking : PPD) のトップスコアや，クラスタリングのメンバ数を用いていたが，タンパク質の数が大きい系では予測精度が悪化するため，手法の改善が望まれていた．本稿では，PPDの結果から機械学習によって相互作用判別モデルを生成し，PPI予測に用いることで精度が向上したことを示す． | |||||||
| 論文抄録(英) | ||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||
| 内容記述 | The elucidation of the protein-protein interaction (PPI) network is an important problem in the understanding of the cellular system and structure-based drug design. Our previous PPI prediction system was based on maximum scores of the protein-protein docking (PPD) pairs and the number of cluster members with the clustering. However, improvement of the technique was required to improve prediction precision for the system with large number of proteins. We developed a classification model by machine learning technique from a result of the PPD and improved precision of a PPI prediction. | |||||||
| 書誌レコードID | ||||||||
| 収録物識別子タイプ | NCID | |||||||
| 収録物識別子 | AA12055912 | |||||||
| 書誌情報 |
研究報告バイオ情報学（BIO） 巻 2009-BIO-18, 号 3, p. 1-8, 発行日 2009-09-10 |
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| 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 | |||||||
