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アイテム
機械学習によるタンパク質N-ミリストイル化規則の予測
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/59076
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/59076b750d1c9-1763-4ef4-8b79-ba687e63643c
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
|---|---|---|
IPSJ-BIO05003001.pdf (179.2 kB)
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Copyright (c) 2005 by the Information Processing Society of Japan
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| オープンアクセス | ||
| Item type | SIG Technical Reports(1) | |||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 公開日 | 2005-12-22 | |||||||
| タイトル | ||||||||
| タイトル | 機械学習によるタンパク質N-ミリストイル化規則の予測 | |||||||
| タイトル | ||||||||
| 言語 | en | |||||||
| タイトル | Machine Learning Prediction of Amino Acid Sequence Characterization in Protein N-Myristoylation | |||||||
| 言語 | ||||||||
| 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 | ||||||||
| 山口大学大学院 理工学研究科 | ||||||||
| 著者所属 | ||||||||
| 山口大学 メディア基盤センター | ||||||||
| 著者所属 | ||||||||
| 山口大学 理学部 | ||||||||
| 著者所属 | ||||||||
| 東京大学 医科学研究所 ヒトゲノム解析センター | ||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||
| en | ||||||||
| Graduate School of Science and Engineering Yamaguchi University | ||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||
| en | ||||||||
| Media and Information Technology Center Yamaguchi University | ||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||
| en | ||||||||
| Faculty of Science Yamaguchi University | ||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||
| en | ||||||||
| Human Genome Center Institute of Medical Science University of Tokyo | ||||||||
| 著者名 |
岡田, 諒
杉井, 学
松野, 浩嗣
宮野, 悟
× 岡田, 諒 杉井, 学 松野, 浩嗣 宮野, 悟
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| 著者名(英) |
Ryo, Okada
Manabu, Sugii
Hiroshi, Matsuno
Satoru, Miyano
× Ryo, Okada Manabu, Sugii Hiroshi, Matsuno Satoru, Miyano
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| 論文抄録 | ||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||
| 内容記述 | タンパク質N-ミリストイル化は、真核生物及び、ウイルス由来のタンパク質のN末端に炭素数14の飽和脂肪酸であるミリスチン酸が共有結合するタンパク質の脂質修飾である。本研究では機械学習システムBONSAIを用いて、タンパク質N-ミリストイル化に対する配列要求を調べた。BONSAIは、インデキシングと決定木の形で規則を発見する。実験の結果、BONSAIはミリストイル化に影響すると考えられているアミノ酸をインデキシングした。さらにミリストイル化を誘導する配列に関して、従来より重要とされてきた位置に加え、新たに、関係ないとされていた位置についてのアミノ酸要求の可能性も示唆した。 | |||||||
| 論文抄録(英) | ||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||
| 内容記述 | Protein N-myristoylation is the lipid modification in which the saturated fatty acid of 14 carbon number binds covalently to N-terminal of virus-based and eukaryotic protein. In this study, we suggest an approach to predict the pattern of N-myristylation signal using the machine learning system BONSAI. BONSAI finds rules in combination of a alphabet indexings and decision trees. The experiment showed that BONSAI classified the amino acid according to effect for N-myristoylation and found the rules in the alphabet indexing. In addition, BONSAI suggested new requirements for the position of amino acid in the N-myristoylation signal. | |||||||
| 書誌レコードID | ||||||||
| 収録物識別子タイプ | NCID | |||||||
| 収録物識別子 | AA12055912 | |||||||
| 書誌情報 |
情報処理学会研究報告バイオ情報学（BIO） 巻 2005, 号 128(2005-BIO-003), p. 1-6, 発行日 2005-12-22 |
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| 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 | |||||||
