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J-GLOBAL ID：201702262421677808   整理番号：17A1248978

iMulti HumPhos:多重カーネル学習に基づくサポートベクトルマシンを用いたヒトりん酸化蛋白質を同定するためのマルチラベル分類器【Powered by NICT】

iMulti-HumPhos: a multi-label classifier for identifying human phosphorylated proteins using multiple kernel learning based support vector machines

著者 (3件)： Hasan Md. Al Mehedi (Department of Computer Science & Engineering, University of Rajshahi, Rajshahi 6205, Bangladesh. [e-mail] [e-mail] [e-mail]) ,  Ahmad Shamim ,  Molla Md. Khademul Islam
資料名： Molecular BioSystems  (Molecular BioSystems)
巻： 13  号： 8  ページ： 1608-1618  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2331A  ISSN： 1742-206X  CODEN： MBOIBW  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 蛋白質りん酸化は蛋白質立体配座と機能の調節における潜在的役割を果たしている。結果として,リン酸化蛋白質として特性化されていない蛋白質配列を同定する非常に意味のある問題と基礎研究及び薬物開発の緊急の課題である。各種計算法のを認めリン酸化蛋白質のリン酸化部位を同定するために開発されているが,特性化されていない蛋白質はりん酸化できるかどうか同定するために開発した非常に少ない計算法。はりん酸化あるいは蛋白質を特性化するための更なる改善のためのいくつかの範囲が存在する。蛋白質分子の全ての残基の中で,三種類のアミノ酸残基のセリン,トレオニン,およびチロシンがリン酸化,マルチラベルリン酸化蛋白質同定の必要性をもたらすに感受性であることが分かった。iMulti HumPhosと名付けた新しい計算ツールは,各SVMはカーネルを用いた訓練されている(1)蛋白質配列からの特徴の異なる三セットを抽出する,(2)特徴の各セットの個々のカーネルを定義し,マルチカーネル学習を用いた単一穀粒に組み合わせ,(3)サポートベクトルマシン(SVM)の組合せを用いたマルチラベル予測因子を構築することにより,マルチラベルリン酸化蛋白質を予測するために開発した。添加では,本システムの開発のための種々の誤差コスト法による歪んだ訓練データセットの効果を調和させた。実験結果はiMulti HumPhos予測因子は,既存の予測因子多iPPseEvoよりも有意に良好な性能を提供することを示した。iMulti HumPhosのユーザフレンドリなWebサーバで利用可能である。Copyright 2017 Royal Society of Chemistry All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： *ヒト ,  アミノ酸残基 ,  感受性 ,  *リンタンパク質 ,  キャラクタリゼーション ,  *リン酸化 ,  *タンパク質 ,  *サポートベクトルマシン ,  アミノ酸 ,  フェノール類 ,  第一アミン ,  脂肪族アミン ,  脂肪族アルコール ,  脂肪族カルボン酸 ,  アミノアルコール ,  ヒドロキシ酸
準シソーラス用語： 予測因子 ,  蛋白質立体配座 ,  蛋白質リン酸化 ,  *Kernel法 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 分子・遺伝情報処理  (JE15040B) ,  蛋白質・ペプチド一般  (EB03010N) ,  生物学的機能  (EB03040U)

物質索引 (3件)： チロシン ,  トレオニン ,  セリン

タイトルに関連する用語 (7件)： 多重 ,  カーネル学習 ,  サポートベクトルマシン ,  ヒト ,  りん酸化蛋白質 ,  同定 ,  マルチラベル分類