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文献
J-GLOBAL ID:201702242993361286   整理番号:17A0369036

蛋白質構造空間におけるK-最上り坂クラスタリング【Powered by NICT】

K-nearest uphill clustering in the protein structure space
著者 (2件):
資料名:
巻: 220  ページ: 52-59  発行年: 2017年
JST資料番号: W0360A  ISSN: 0925-2312  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)
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類似蛋白質のクラスタへの蛋白質構造を帰属する,蛋白質構造分類問題は蛋白質構造空間の構築と応用における最も基本的な問題の一つである。初期手動で管理された蛋白質構造分類(例えば,SCOP及びCATH)は非常に成功したが,最近新たに解析した蛋白質構造の増加したスループットのために遅い更新問題に悩まされている。したがって,蛋白質構造空間におけるクラスタ蛋白質の完全な自動化法を設計し,開発した。本研究では,SCOPスーパーファミリーである階層的クラスタリング法を代表するクラスタリングツリーを用いた高度に一致することを観察したが,伐採は非常に困難であり,クラスタリング精度のボトルネックとなっている。この課題を克服するために,雑音対蛋白質構造類似性を効果的に除去する新しい密度に基づくK最上り坂クラスタリング手法を提案し,クラスタ中心密度ピークを同定した。特に,密度ピークはK最uphills(すなわち,より高い密度を持つ蛋白質)及びK近隣法に基づいて同定した。我々の知る限りでは,これは蛋白質構造空間の密度ベースのクラスタリング方法を適用し,開発する最初の試みである。我々の結果は,我々の密度ベースのクラスタリング法は,問題に適用した以前に最新のクラスタリング法より優れていることを示した。さらに,計算方法と人間の専門家は,高精度値で非常に類似したクラスタを生成することを観測したが,計算方法もいくつかの大きなスーパーファミリーを分割小さいクラスタに示唆された。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】
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, 【Automatic Indexing@JST】
分類 (1件):
分類
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人工知能 
タイトルに関連する用語 (2件):
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