Item type |
SIG Technical Reports(1) |
公開日 |
2023-06-22 |
タイトル |
|
|
タイトル |
タンパク質言語モデルを利用した抗生物質耐性メカニズムの予測 |
言語 |
|
|
言語 |
jpn |
キーワード |
|
|
主題Scheme |
Other |
|
主題 |
バイオ情報学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 |
|
|
|
早稲田大学 |
著者所属 |
|
|
|
日立製作所基礎研究センタ |
著者所属 |
|
|
|
日立製作所基礎研究センタ |
著者所属 |
|
|
|
早稲田大学/産総研・早稲田大学CBBD-OIL |
著者名 |
柳本, 香菜美
細田, 至温
佐藤, 美和
浜田, 道昭
|
論文抄録 |
|
|
内容記述タイプ |
Other |
|
内容記述 |
抗生物質は細菌感染症の治療に広く用いられているが,耐性菌による被害が世界的な問題となっている.抗生物質耐性菌は,病原菌が環境中の抗生物質耐性遺伝子(Antibiotic Resistance Genes:ARG)を獲得することで出現することがある.そのため,環境中の ARG を特定することが耐性菌対策の第一歩である.そこで本研究ではタンパク質言語モデルを利用し,ARG の特定と耐性の発現メカニズムの予測を行うモデルを開発した.その結果,提案モデルは既存モデルより高い精度を示した他,i)未知の ARG に対する高い汎化能力を持っていること,ii)学習に用いている Attention によって ARG 内の抗生物質結合部位を認識できることを示唆した. |
書誌レコードID |
|
|
収録物識別子タイプ |
NCID |
|
収録物識別子 |
AN10505667 |
書誌情報 |
研究報告数理モデル化と問題解決(MPS)
巻 2023-MPS-143,
号 34,
p. 1-2,
発行日 2023-06-22
|
ISSN |
|
|
収録物識別子タイプ |
ISSN |
|
収録物識別子 |
2188-8833 |
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 |