文献

J-GLOBAL ID：201802218942868001   整理番号：18A1865334

蛋白質B因子と柔軟性のブラインド予測【JST・京大機械翻訳】

Blind prediction of protein B-factor and flexibility

著者 (2件)： Bramer David (Department of Mathematics, Michigan State University, East Lansing, Michigan 48824, USA) ,  Wei Guo-Wei (Department of Mathematics, Michigan State University, East Lansing, Michigan 48824, USA)
資料名： Journal of Chemical Physics  (Journal of Chemical Physics)
巻： 149  号： 13  ページ： 134107-134107-13  発行年： 2018年 
JST資料番号： C0275A  ISSN： 0021-9606  CODEN： JCPSA6  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： X線減衰の尺度であるDebye-Waller因子を,蛋白質X線結晶学において実験的に観察することができた。以前の理論モデルは,実験データから蛋白質B因子を直線的に適合させることにより,β(B)因子の分析において強い道を作った。しかし,未知の蛋白質に対するB因子のブラインド予測は未解決の問題である。本研究では,機械学習と先進グラフ理論,すなわち多重スケール加重カラーグラフ(MWCGs)を統合し,未知の蛋白質のB因子をブラインド的に予測した。MWCGsは蛋白質構造による固有の柔軟性を測定する局所的特徴である。異なる蛋白質のB因子を結合する全体的特徴,例えばX線結晶学の分解能を導入して,交差蛋白質B因子予測を可能にした。本研究では,アンサンブル法と深い学習を含むいくつかの機械学習アプローチを考察した。提案した方法を数千の実験B因子で検証した。広範な数値結果は,本方法から得られたブラインドB因子予測が,従来の方法を用いた最小二乗フィッティングより正確であることを示した。Copyright 2018 AIP Publishing LLC All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 機械学習 ,  グラフ理論 ,  *柔軟性 ,  Debye-Waller因子 ,  分解能 ,  X線結晶学 ,  *予測 ,  最小二乗法 ,  X線 ,  *タンパク質
準シソーラス用語： 蛋白質構造 ,  加重 ,  マルチスケール ,  理論モデル ,  *B因子 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 蛋白質・ペプチド一般  (EB03010N)

タイトルに関連する用語 (4件)： 蛋白質 ,  B因子 ,  ブラインド ,  予測