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J-GLOBAL ID：201802270947260065   整理番号：18A2161782

情報システム インタラクトームレベルのデータセットを用いたタンパク質間相互作用予測とその応用

Prediction of Protein-Protein Interactions with an Interactome-level Dataset and Its Applications

著者 (2件)： 村上洋一 (東京情報大 総合情報) ,  水口賢司 (医薬基盤・健康・栄養研)
資料名： 東京情報大学研究論集  (Journal of Tokyo University of Information Sciences)
巻： 22  号： 1  ページ： 63-74  発行年： 2018年10月31日 
JST資料番号： L3400A  ISSN： 1343-2001  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 生体内のタンパク質間相互作用(PPI)の全体,タンパク質のインタラクトームを明らかにすることは,生物学的なパスウェイやタンパク質の機能を理解するために重要である。それを明らかにするために,現在の実験技術の限界を解決する形で,その相互作用を予測する計算科学的な手法がこれまでに数多く提案されてきた。筆者らは,近年,インタラクトームレベルのヒトの学習データセットを用いて,以前に開発したPSOPIAの高性能化に成功した。本研究では,新しいPSOPIAの有効性を検証するために,現在最も予測性能が高いと報告されている別の予測法との性能比較を行った。その結果,PSOPIAはより多くの信頼性の高いPPIを予測できることが示された。また,PSOPIAは,マウスやラットのPPI予測にも有効であることが示された。さらに,以上の結果を含めて,PSOPIAのさらなる高性能化や応用について議論を行うものである。(著者抄録)

シソーラス用語： *情報システム ,  *分子間相互作用 ,  生物相互作用 ,  タンパク質 ,  *予測技法 ,  評価試験 ,  実証実験 ,  システム評価
準シソーラス用語： インタラクトーム ,  パスウェイ ,  *蛋白質間相互作用

分類 (3件)： その他の情報処理  (JE15050M) ,  分子間相互作用  (BH07020P) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (5件)： 情報システム ,  データセット ,  タンパク質間相互作用 ,  予測 ,  応用