ツリーに基づく分類器TTOSOMを用いたヒトリゾチーム変異体の安定性の予測【Powered by NICT】

Maldonado Gonzalo; Astudillo Cesar A.; Riadi Gonzalo; Caballero Julio

文献

J-GLOBAL ID：201702251759811044 整理番号：17A1093643

ツリーに基づく分類器TTOSOMを用いたヒトリゾチーム変異体の安定性の予測【Powered by NICT】

Predicting the stability of human lysozyme mutants using the tree-based classifier TTOSOM

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資料名：
巻： 162 ページ： 65-72 発行年： 2017年
JST資料番号： E0150B ISSN： 0169-7439 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)

応用プロテオミクスの主要な目標の一つは,一次構造からの蛋白質の特性のモデリングのための新しい計算法の開発である。本研究では,著者らは,標識とラベル無しインスタンスを同時に結合する比較的新しい機械学習哲学である,半教師つき学習の概念を用いてその物理的特性に従って蛋白質変異体の分類を行った。より伝統的な方法とは異なり,各試料のクラスラベルの仕様を必要としない。多くの例が利用可能であるときにこれは特に有用であるが,実際のクラスメンバーシップはそれほど厳しくないサブセットでのみ利用可能である。その望ましい特性にもかかわらず,半教師つき学習は分子生物学におけるほとんど適用されなかった。近年,半教師つき学習を行うことができる新しいアルゴリズムを提案した。TTOSOM,このアルゴリズムはよく知られた自己組織化マップにヒントを得たツリーに基づくニューラルネットワークである。本論文では,ヒトリゾチーム変異体の安定性を予測するためにTTOSOMを用いた。免疫系において中心的役割を果たすので,その構造安定性の予測は,分子生物学にとって非常に重要である。著者らの実験結果は,64%以上の精度で安定性を予測し,二つの周知の分類器を上回ることが可能であることを示した。この予測は高価な化学物質と人的資源を必要としない歴史的データに基づいている。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

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著者キーワード (5件)： , , , ,

数値計算 , 分子・遺伝情報処理 , ドキュメンテーション , 高分子の立体構造

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