期待精度最大化に基づくRNAシュードノット予測

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2010-07-21
• タイトル: 期待精度最大化に基づくRNAシュードノット予測
• タイトル / 言語: en
• タイトル: RNA Pseudoknot Prediction Based on Maximizing Expected Accuracy
• 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: 東京大学大学院新領域創成科学研究科
• 著者所属: 京都大学化学研究所バイオインフォマティクスセンター
• 著者所属: 京都大学化学研究所バイオインフォマティクスセンター
• 著者所属: 東京大学大学院新領域創成科学研究科／産業技術総合研究所生命情報工学研究センター
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Frontier Sciences, University of Tokyo
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Bioinformatics Center, Institute for Chemical Research, Kyoto University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Bioinformatics Center, Institute for Chemical Research, Kyoto University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Frontier Sciences, University of Tokyo / Computational Biology Research Center (CBRC), National Institute of Advanced Industrial Science and Technology (AIST)
• 著者名: 佐藤, 健吾; 加藤, 有己; 阿久津, 達也; 浅井, 潔
• 著者名(英): Kengo, Sato; Yuki, Kato; Tatsuya, Akutsu; Kiyoshi, Asai
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: RNA に観測されるシュードノットと呼ばれる部分構造は，多くの場合 3 次元空間上での折り畳みを補助する役割を担うことが知られており，シュードノットを含めた RNA 2 次構造予測はその立体構造決定への手がかりを与えるものと期待される．本稿では，期待精度最大化に基づくシュードノット構造予測法 IPknot を提案する．IPknot では，シュードノットを考慮した事後塩基対確率分布を，シュードノットを含まない塩基対の各集合に対する事後分布の積で近似する．この期待精度最大化問題は閾値カットを用いた整数計画法で解く．また，計算機実験により，IPknot は高い予測精度と高速な計算速度を達成することを示す．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: Pseudoknots, substructures observed in RNA secondary structures, play a role in assisting the overall 3D folding in many cases, and thus prediction of RNA secondary structures including pseudoknots is expected to provide a clue to determine the 3D structures of RNA molecules. In this technical report, we propose IPknot, a computational method for predicting pseudoknotted structures based on maximizing expected accuracy. IPknot approximates a posterior base pairing probability distribution that considers pseudoknots by decomposing it into the product of respective posterior distributions over pseudoknot-free structures. We solve the problem of maximizing expected accuracy using integer programming with threshold cut. Experimental results show that IPknot achieves high prediction accuracy and fast computation time.
• 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 2010-BIO-22, 号 6, p. 1-6, 発行日 2010-07-21
• 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