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J-GLOBAL ID：201702228805158377   整理番号：17A0856871

機械学習と遺伝的プログラミングによる抗菌ペプチドと標的選択性の認識の改善【Powered by NICT】

Improving Recognition of Antimicrobial Peptides and Target Selectivity through Machine Learning and Genetic Programming

著者 (3件)： Veltri Daniel (School of Systems Biology, George Mason University, Fairfax, VA) ,  Kamath Uday (OntoLabs, 20929 Ivymount Terrace, Ashburn, VA) ,  Shehu Amarda (Department of Computer Science, George Mason University, Fairfax, VA)
資料名： IEEE/ACM Transactions on Computational Biology and Bioinformatics  (IEEE/ACM Transactions on Computational Biology and Bioinformatics)
巻： 14  号： 2  ページ： 300-313  発行年： 2017年 
JST資料番号： W1409A  ISSN： 1545-5963  CODEN： ITCBCY  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： 抗生物質に対する成長細菌耐性は,新しい薬剤設計のためのテンプレートとしての天然に存在する抗菌ペプチド(AMP)を利用に関する研究に拍車をかけている。実験主義者は主に抗菌活性に及ぼす効果を測定する系統的な点突然変異に焦点を当てているが,計算コミュニティは,機械学習環境におけるそのような活性を決定するか理解しようとした。後者は活性を支配する生体信号や特徴を同定した。本論文では,ペプチド内の遠位パターンに関する情報を捕捉する複雑な配列特徴を構築し,選択する新しい方法によりこの方向での研究を進めている。AMP認識における最新技術手法との比較分析は,この方法がトップ演奏者間のみならずであることを明らかにするが,それはまた配列レベルで抗菌活性の透明な要約を提供した。だけでなく,ペプチドはAMPであるか認識だけでなく,また,グラム陰性,グラム陽性のみに対する活性または両タイプの細菌のモデルに基づく標的選択性を予測する能力を初めて示した。本論文で記述した研究は,湿式実験室におけるAMP設計または修飾を促進しようとする計算研究にとって重要なステップである。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 生体信号 ,  抗細菌作用 ,  *機械学習 ,  *ペプチド ,  抗生物質 ,  点突然変異 ,  *遺伝的プログラミング ,  細菌 ,  コミュニティ ,  ドラッグデザイン
準シソーラス用語： 演奏者 ,  比較分析 ,  *標的選択 ,  *抗菌ペプチド , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (4件)： 機械学習 ,  遺伝的プログラミング ,  抗菌ペプチド ,  標的選択