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J-GLOBAL ID：201302264047583650   整理番号：12A0009897

予測のための一般アミノ酸情報の因子分析スケールおよびサポートベクトルマシンに基づく蛋白質中のβ-ターンの特性解析の使用

Using factor analysis scales of generalized amino acid information for prediction and characteristic analysis of β-turns in proteins based on a support vector machine model

著者 (2件)： Liang Guizhao (Key Lab. of Biorheological Sci. and Technol., Ministry of Education;Bioengineering college, Chongqing Univ., Chongqing) ,  Zhao Wei (Key Lab. of Biorheological Sci. and Technol., Ministry of Education;Bioengineering college, Chongqing Univ., Chongqing)
資料名： Zhongguo Kexue. Huaxue  (Zhongguo Kexue. Huaxue)
巻： 40  号： 5  ページ： 510-516  発行年： 2010年 
JST資料番号： C2582A  ISSN： 1674-7224  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 本稿では,新しい組合せ方式を提供し,蛋白質中のβ-ターンを予測し,特性評価した。この方式は2つの重要ステップを結論づけた。すなわち,β-ターンの特徴の表示方法および予測開発方法である。1つ目のステップでは,一般アミノ酸情報の因子分析スケール(FASGAI)を用いた。すなわち,疎水性,αおよびターン特性,充填特性,構成特性,局所柔軟性および電子特性などを含み,蛋白質中のβターンの特徴を表した。2つ目のステップでは,7倍の交差検証法試験による426の訓練蛋白質に基づくβ-ターンのサポートベクトルマシン(SVM)予測変数を構築した。SVM予測変数は,547および823蛋白質におけるβ-ターンを,それぞれ,外部検証試験によって,このようにうまく予測した。結果は,すでに良く知られているβ-ターン予測法と比較され,比較性能が与えられた。最も重要なこととして,SVMモデルは,蛋白質中のβ-ターン残分に関係がある若干の重要な情報を提供した。今回の組合せ方式が,蛋白質構造の予測において,大きな応用展望を示すことを,満足のいく結果は示唆した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST

シソーラス用語： アミノ酸 ,  因子分析 ,  サポートベクトルマシン ,  *タンパク質 ,  キャラクタリゼーション
準シソーラス用語： 特性評価

分類 (1件)： 蛋白質・ペプチド一般  (EB03010N)

タイトルに関連する用語 (7件)： 予測 ,  アミノ酸 ,  因子分析 ,  スケール ,  サポートベクトルマシン ,  蛋白質 ,  特性解析