| Item type |
SIG Technical Reports(1) |
| 公開日 |
2024-02-29 |
| タイトル |
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タイトル |
アロステリックフィードバックを含む代謝物-酵素間ネットワーク推定のためのモデル選択アルゴリズム |
| 言語 |
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言語 |
jpn |
| 資源タイプ |
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資源タイプ識別子 |
http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh |
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資源タイプ |
technical report |
| 著者所属 |
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奈良先端大学院大学／藤田医科大学 |
| 著者所属 |
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理化学研究所 |
| 著者所属 |
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奈良先端大学院大学 |
| 著者所属 |
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藤田医科大学 |
| 著者所属(英) |
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en |
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Nara Institute of Science and Technology / Fujita Health University |
| 著者所属(英) |
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en |
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Institute of Physical and Chemical Research |
| 著者所属(英) |
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en |
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Nara Institute of Science and Technology |
| 著者所属(英) |
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en |
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Fujita Health University |
| 著者名 |
衣笠, 智裕
柚木, 克之
作村, 諭一
国田, 勝行
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| 論文抄録 |
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内容記述タイプ |
Other |
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内容記述 |
酵素は細胞内の化学反応を触媒し，代謝，細胞の運命決定，免疫反応など様々な細胞機能を制御する．特に，アロステリック酵素はエフェクター分子と呼ばれる小分子と結合することで化学反応の速度を調節し，細胞内恒常性の堅牢性を高める．これまでの生化学実験に基づき，多くの代謝物と酵素間のアロステリック制御関係が個別に同定されてきた．近年のトランスオミクス解析により，階層的な分子ネットワークの統合的な理解が進んでいるが，酵素活性のオミクス測定はメタボロームなど他の階層オミクス計測よりも困難であるため，アロステリック酵素とエフェクター分子の包括的な関係はまだ完全に解明されていない．メタボロームデータから代謝物と酵素間の階層ネットワークを推定する新たな手法の開発が求められている．本研究では，遺伝的アルゴリズム（GA）と交差検証（CV）に基づいて，代謝の時系列データから代謝物と酵素間の階層ネットワークを推定するためのモデル選択アルゴリズムを開発した．開発手法の有効性を示すために，アロステリックフィードバック制御を含む代謝ネットワークモデルから人工生成した代謝物の時系列データを用いて，複数の対立モデルから正解モデルが推定できるかを検証した．正解モデルパラメーターをランダムに 100 回選定し，独立にモデル選択を繰り返した結果，74％ の精度でアロステリックフィードバック制御を含む正解モデルを推定できること確認した． |
| 書誌レコードID |
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収録物識別子タイプ |
NCID |
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収録物識別子 |
AA12055912 |
| 書誌情報 |
研究報告バイオ情報学（BIO）
巻 2024-BIO-77,
号 17,
p. 1-3,
発行日 2024-02-29
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| ISSN |
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収録物識別子タイプ |
ISSN |
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収録物識別子 |
2188-8590 |
| Notice |
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SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc. |
| 出版者 |
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言語 |
ja |
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出版者 |
情報処理学会 |
IPSJ-BIO24077017.pdf (511.0 kB)
