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J-GLOBAL ID：201702241920733191   整理番号：17A1090051

機械学習法の活用によるコノトキシン分類の近年の進歩

Recent Advances in Conotoxin Classification by Using Machine Learning Methods

著者 (11件)： DAO Fu-Ying (Univ. Electronic Sci. and Technol. of China, Chengdu, CHN) ,  YANG Hui (Univ. Electronic Sci. and Technol. of China, Chengdu, CHN) ,  SU Zhen-Dong (Univ. Electronic Sci. and Technol. of China, Chengdu, CHN) ,  YANG Wuritu (Univ. Electronic Sci. and Technol. of China, Chengdu, CHN) ,  YANG Wuritu (Inner Mongolia Univ., Hohhot, CHN) ,  WU Yun (Xiamen Univ. Technol., Xiamen, CHN) ,  HUI Ding (Univ. Electronic Sci. and Technol. of China, Chengdu, CHN) ,  CHEN Wei (Univ. Electronic Sci. and Technol. of China, Chengdu, CHN) ,  CHEN Wei (North China Univ. Sci. and Technol., Tangshan, CHN) ,  TANG Hua (Southwest Medical Univ., Luzhou, CHN) ,  LIN Hao (Univ. Electronic Sci. and Technol. of China, Chengdu, CHN)
資料名： Molecules (Web)  (Molecules (Web))
巻： 22  号： 7  ページ： WEB ONLY  発行年： 2017年07月 
JST資料番号： U7014A  ISSN： 1420-3049  CODEN： MOLEFW  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 文献レビュー  発行国： スイス (CHE)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： コノトキシンはジスルフィドを多く含む低分子ペプチドで,イオンチャネルや神経細胞受容体を標的とする有益なペプチドである。コノトキシンはアルツハイマー病,パーキンソン病,てんかんなど一連の疾患治療のための強力医薬品であることが実証されている。加えて,コノトキシンは新薬リード化合物の開発のための理想的な分子鋳型でもあり,神経生物学研究においても重要な役割を果たす。ゆえに,コノトキシン型の正確な識別は生物学研究や臨床医学のための重要な手がかりをもたらすだろう。一般に,コノトキシン型はその配列,構造および機能を実験的に検証して確認する。しかしながら,生化学的実験による構造および機能情報の入手には時間とコストがかかる。そのため,配列情報に基づいたコノトキシン型の効率的かつ効果的識別のために計算ツールの開発が重要である。本研究では,コノトキシンのコンピュータ同定における現在の進歩について以下の観点からレビューした。(i)ベンチマークデータセットの構築,(ii)配列特徴抽出戦略,(iii)特徴選択技術,(iv)コノトキシン分類の機械学習法,(v)これら方法および公開ツールで得られた結果,(vi)コノトキシン分類に関する将来展望。本論文はコノトキシンの詳細研究および薬物治療研究の基礎を提供する。(翻訳著者抄録)

シソーラス用語： 構造特性 ,  機械学習 ,  *コノトキシン ,  *神経系作用薬 ,  神経毒 ,  アミノ酸配列 ,  構造活性相関 ,  イオンチャンネル ,  分子標的治療薬 ,  ドラッグデザイン ,  分類
準シソーラス用語： クラス分類

分類 (2件)： 動物起原の毒性  (GZ03020U) ,  神経系作用薬一般  (GW02000I)

タイトルに関連する用語 (4件)： 機械学習 ,  活用 ,  コノトキシン ,  分類