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J-GLOBAL ID：201002252466412866   整理番号：10A0760352

最適および情報理論的構文的モデリングを用いたペプチド分類

Peptide classification using optimal and information theoretic syntactic modeling

著者 (3件)： AYGUEN E. (Computer Engineering Dep., Istanbul Technical Univ., Maslak, Istanbul 34469, TUR) ,  OOMMEN B.j. (School of Computer Sci., Carleton Univ., Ottawa, Ontario, Canada K1S 5B6) ,  CATALTEPE Z. (Computer Engineering Dep., Istanbul Technical Univ., Maslak, Istanbul 34469, TUR)
資料名： Pattern Recognition  (Pattern Recognition)
巻： 43  号： 11  ページ： 3891-3899  発行年： 2010年11月 
JST資料番号： D0611A  ISSN： 0031-3203  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： ペプチド分類の問題を,それらの構文的表現に存在する情報を用いて考察した。この問題は,10年以上研究されているが,通常,ペプチド比較において必要な編集演算を含む距離ベース計量を用いて研究されている。本論文では,構文的パターン認識に適用できるOommenとKashyapの最適および情報理論的(OIT)モデルが,ペプチド分類問題への取り組みに使用できることを実証する。著者らは,比較されるストリング間の差異が,OITモデルに従うランダム置換,挿入,および削除で構成される突然変異モデルとしてモデル化できることを主張した。従って,ここでは,OITモデルで得られた確率測度が,配列類似性計量と見なすことができ,それを用いてサポートベクトルマシン(SVM)ベースペプチド分類器を作製できることを示した。構築した分類器を8つの異なった置換行列,および二つの異なったデータ集合,すなわちHIV-1プロテアーゼ切断部位およびT細胞エピトープに対して試験した。その結果は,OITモデルが,Needleman-Wunsch配列アラインメント評点を用いたものよりも大幅に優れた性能を持ち,比較した他の方法よりも置換行列の影響が少なく,またSVMと組合せた場合に,利用できるペプチド分類法の中で最良であることを示した。Copyright 2010 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.

シソーラス用語： *遺伝学実験技術 ,  *ペプチド ,  構文論 ,  モデリング ,  最適化手法 ,  情報理論 ,  パターン認識 ,  突然変異 ,  サポートベクトルマシン ,  アスパラギン酸プロテイナーゼ ,  ウイルスタンパク質 ,  エピトープ ,  分類
準シソーラス用語： *配列分析 ,  HIVプロテアーゼ ,  T細胞エピトープ

分類 (1件)： 分子・遺伝情報処理  (JE15040B)

タイトルに関連する用語 (5件)： 情報理論 ,  構文 ,  モデリング ,  ペプチド ,  分類