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J-GLOBAL ID：201202240720350430   整理番号：12A1064428

タンパク質間ドッキング予測における目的関数の機械学習を用いた動的調整

Dynamic adjustment of the objective function for protein-protein docking prediction by means of machine learning

著者 (4件)： 藤原隆之 (東京工大 大学院情報理工学研究科) ,  松崎由理 (東京工大 大学院情報理工学研究科) ,  石田貴士 (東京工大 大学院情報理工学研究科) ,  秋山泰 (東京工大 大学院情報理工学研究科)
資料名： 電子情報通信学会技術研究報告  (IEICE Technical Report (Institute of Electronics, Information and Communication Engineers))
巻： 112  号： 108(NC2012 1-12)  ページ： 101-103  発行年： 2012年06月21日 
JST資料番号： S0532B  ISSN： 0913-5685  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 短報  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： タンパク質間ドッキング予測ソフトウェア“MEGADOCK”で...

シソーラス用語： *タンパク質 ,...
準シソーラス用語： サポートベクトル回帰 ,...

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分類 (1件)： 蛋白質・ペプチド一般  (EB03010N)

引用文献 (6件)：

• JUAN, D. High-confidence prediction of global interactomes based on genome-wide coevolutionary networks. PNAS. 2008, 105, 3, 1-6
• OHUE, M. Docking-calculation-based method for predicting protein-RNA interactions. Genome Inform. 2011, 25, 1, 25-39
• 松崎裕介. タンパク質の特性に基づく unbound ドッキングのための剛体予測手法の改良. 情報処理学会研究報告バイオ情報学(BIO). 2010, 2010-BIO-20, 4, 1-8
• VAPNIK, V. N. The Nature of Statistical Learnig Theory. 1995
• MINTSERIS, J. Protein-Protein Docking Benchmark 2.0 : an update. Proteins. 2005, 60, 2, 214-216

タイトルに関連する用語 (5件)： タンパク質 ,  ドッキング ,  予測 ,  目的関数 ,  機械学習