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J-GLOBAL ID：201302287677489504   整理番号：13A1448774

蛋白質の細胞内局在化のための新規数値的特徴抽出法

A Novel Numerical Feature Extraction Method for Protein Subcellular Localization

著者 (5件)： CHEN Haowen (Hunan Univ., Hunan, CHN) ,  LIAO Bo (Hunan Univ., Hunan, CHN) ,  CAI Lijun (Hunan Univ., Hunan, CHN) ,  CHEN Xia (Changsha Aeronautical Vocational and Technical Coll. Changsha, Hunan, CHN) ,  LIU Shixiong (Hunan Univ., Hunan, CHN)
資料名： Journal of Computational and Theoretical Nanoscience  (Journal of Computational and Theoretical Nanoscience)
巻： 10  号： 11  ページ： 2618-2625  発行年： 2013年11月 
JST資料番号： W2377A  ISSN： 1546-1955  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 蛋白質の細胞内局在の予測において必要となる蛋白質アミノ酸配列情報の数値情報への変換を,効率良くしかも情報損失無く行うために,アミノ酸配列を表示するための新数値的特徴抽出法を提案した。この方法はアミノ酸組成,圧縮トリペプチド組成及び局所頻度ドメイン値の3部分より成る。20種のアミノ酸を化学的及び物理的性質に基づいて6カテゴリーに分類し,さらに例えばトリペプチドX-O-YとY-O-X,またW-L-BとB-L-Wはそれぞれ同じと見なし,これにより特徴ベクトルの次元を216から126に減少させた。特徴ベクトルはアミノ酸組成情報と局所秩序情報と配列に沿った残基(直接隣接していない残基を含む)間長距離相互作用を含む。局所情報を得るために特異的間隔で隣接アミノ酸(非直接的隣接を含む)が起こる数を計算し,これをディジタル処理技術DFT(不連続Fourier変換)を用いて頻度ドメイン特徴に変換した。DFTは局所情報の抽出と次元を減らすという2機能をもつ。317アポトーシス蛋白質より成る蛋白質データセットと他の225蛋白質より成るデータセットについてサポートベクトルマシーンアルゴリズムに基づくジャックナイフ試験により提案した方法の性能を評価し,他の方法と比較した。新方法により蛋白質の配列情報を効果的に抽出し,細胞内局在を精密に予測できることを実証した。

シソーラス用語： 分子構造 ,  予測技法 ,  アルゴリズム ,  アミノ酸配列 ,  *特徴抽出 ,  トリペプチド ,  頻度 ,  アミノ酸組成 ,  遠距離相互作用 ,  Fourier変換 ,  データベース ,  *分類 ,  *サポートベクトルマシン ,  *細胞内分布 ,  *タンパク質
準シソーラス用語： *カテゴリー分類 ,  *細胞内局在 ,  出現頻度 ,  蛋白質データベース ,  蛋白質構造 ,  蛋白質構造予測 ,  長距離相互作用 ,  予測アルゴリズム

分類 (3件)： 理論生物学一般  (EA02010D) ,  分子構造  (EB03020Y) ,  分子・遺伝情報処理  (JE15040B)

タイトルに関連する用語 (4件)： 蛋白質 ,  細胞内局在 ,  数値 ,  特徴抽出法