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  1. 全国大会
  2. 86回
  3. コンピュータと人間社会

タンパク質分子のトポロジーと立体構造に基づくGCNによるEC番号の推定

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/236990
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/236990
da98dea2-e4e5-4b68-b487-c3640483e3fe
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-Z86-4ZK-04.pdf IPSJ-Z86-4ZK-04.pdf (326.9 kB)
Copyright (c) 2024 by the Information Processing Society of Japan
Item type National Convention(1)
公開日 2024-03-01
タイトル
タイトル タンパク質分子のトポロジーと立体構造に基づくGCNによるEC番号の推定
言語
言語 jpn
キーワード
主題Scheme Other
主題 コンピュータと人間社会
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_5794
資源タイプ conference paper
著者所属
東京薬科大
著者所属
東京薬科大
著者所属
東京薬科大
著者所属
東京薬科大
著者名 竹内, 啓

× 竹内, 啓

竹内, 啓

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青柳, 詠美

× 青柳, 詠美

青柳, 詠美

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丸山, 直道

× 丸山, 直道

丸山, 直道

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小島, 正樹

× 小島, 正樹

小島, 正樹

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論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 当研究室では、タンパク質分子の位相幾何学的特徴に基づく立体構造をグラフとして表現するVOLTESプログラムを開発し、論理的構造設計や分子進化とトポロジーとの相関解析に適用してきた。本研究ではVOLTESの機械学習への応用を目指し、AIの特徴量としての有用性を確認するため、独自の手法でグラフ畳み込みニューラルネットワーク(GCN)を構築して、酵素分子の立体構造とトポロジー情報からEC番号の推定を行った。特に、VOLTESデータ特有の分子情報に着目してカテゴリー化およびグループ化を行い、これらを新たに加味した特徴量を考案して評価を実施したところ、高い有効性を確認できた。
書誌レコードID
収録物識別子タイプ NCID
収録物識別子 AN00349328
書誌情報 第86回全国大会講演論文集

巻 2024, 号 1, p. 765-766, 発行日 2024-03-01
出版者
言語 ja
出版者 情報処理学会
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Ver.1 2025-01-19 09:02:30.088515
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