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J-GLOBAL ID：201702258450762247   整理番号：17A0368971

サイトカイン受容体相互作用予測のための進化的プロファイルからの局所識別情報の探索【Powered by NICT】

Exploring local discriminative information from evolutionary profiles for cytokine-receptor interaction prediction

著者 (5件)： Wei Leyi (School of Software, Xiamen University, Xiamen, PR China) ,  Bowen Zhang (School of Computer Science, Fudan University, Shanghai, PR China) ,  Zhiyong Chen (School of Software, Xiamen University, Xiamen, PR China) ,  Gao Xing (School of Software, Xiamen University, Xiamen, PR China) ,  Liao Minghong (School of Software, Xiamen University, Xiamen, PR China)
資料名： Neurocomputing  (Neurocomputing)
巻： 217  ページ： 37-45  発行年： 2016年 
JST資料番号： W0360A  ISSN： 0925-2312  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： サイトカイン受容体相互作用は細胞調節過程に広く関与する蛋白質-蛋白質相互作用の最も重要な型の1つである。サイトカイン-受容体相互作用の知識は,いくつかの生理学的機能を深く理解するのを容易にする。配列爆発のポストゲノム時代においては,高速かつ正確なサイトカイン受容体相互作用予測のための計算法機械学習ベースの開発のための要求が高まっている。しかし,既存の機械学習に基づく方法に存在する主要な問題は,全体の予測精度は比較的低いことである。精度を改善するために,重要な段階は明確に定義された特徴表現アルゴリズムを確立することである。この観点に動機付けられて,Pse PSSMとAAC PSSM AC特徴モデルを用いた進化的プロファイルに埋め込まれた局所情報を統合することにより,新しい特徴表現法を提案した。さらに,ランダムフォレスト分類器を用いて,提案した特徴集合に基づく,すなわちCRI Pred,改善された予測法を開発した。ジャックナイフ試験で評価し実験結果はCRI Pred予測因子は最先端の方法,総合精度の点でより高い5.1%性能が優れていることを示した。これはCRI Predの有効性と優位性を示した。CRI Predを実現するウェブサーバーは,実際的な適用に対してhttp://server.malab.cn/CRIPred/Index.html公共に自由に利用可能である。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： *サイトカイン ,  *相互作用 ,  *受容体 ,  予測技法 ,  機械学習 ,  生理学 ,  *サイトカイン受容体
準シソーラス用語： Webサーバ ,  予測因子 ,  ランダムフォレスト ,  特徴表現 ,  予測精度 ,  ポストゲノム ,  蛋白質間相互作用 ,  *識別子 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： サイトカイン受容体相互作用予測 ,  機械学習法 ,  局所弁別情報 ,  進化的プロファイル ,  特徴表現アルゴリズム

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  分子・遺伝情報処理  (JE15040B)

タイトルに関連する用語 (7件)： サイトカイン受容体 ,  相互作用 ,  予測 ,  進化 ,  プロファイル ,  識別情報 ,  探索