@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00182389,
 author = {林, 孝紀 and 山本, 悠生 and 松崎, 由理 and 大上, 雅史 and 秋山, 泰 and Takanori, Hayashi and Yuki, Yamamoto and Yuri, Matsuzaki and Masahito, Ohue and Yutaka, Akiyama},
 issue = {39},
 month = {Jun},
 note = {我々は，タンパク質間相互作用 (Protein - Protein Interaction, PPI) の網羅的な理解に向けて，高速に PPI 予測計算を行うソフトウェアである MEGADOCK，および MEGADOCK による PPI 予測結果をより利活用しやすい形で提供するための PPI 予測統合データベース MEGADOCK - WEB を開発してきた．本研究では，アプリケーションと既存データベースとの通信回数を削減することで，MEGADOCK - WEB におけるデータ規模の大きさに起因する応答速度の遅さの問題について解決し，約 3600 万ペアに対する PPI 予測計算結果の閲覧を可能にした．さらに，未知のタンパク質構造に対するバックエンドでの PPI 予測計算を可能にするために，計算資源を動的に確保することが可能であるクラウド環境と連携した．クラウド計算環境を利用するための API を新規に開発し，それらの API を介してクラウドの仮想マシンと連携した．これにより，ユーザーがアップロードした任意のタンパク質の構造に対してオンデマンドに PPI 予測結果を提供することを可能にした．, We developed a protein - protein docking software, called MEGADOCK, to understand protein - protein interactions (PPIs) comprehensively. We are also developing a database of predicted PPIs and its web - based interface, named MEGADOCK - WEB, to make users access a vast amount of PPIs predicted by MEGADOCK easily. In this study, we solved the problem about latency caused by the huge data size by reducing the number of accesses to other databases. Thereby, approximately 36 million predicted PPIs can be browsed on MEGADOCK - WEB. Furthermore, we implemented on MEGADOCK - WEB a new feature of on - demand PPI prediction between two input structures which are not registered in the datadase yet. In order to facilitate docking calculation by MEGADOCK as the back - end on cloud computing environment, we developed dedicated APIs. Via these APIs, MEGADOCK - WEB can work together with the back - end MEGADOCK on cloud computing environment.},
 title = {タンパク質間相互作用予測統合データベースMEGADOCK-WEBの改良とクラウド計算環境との連携},
 year = {2017}
}