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J-GLOBAL ID：201802227818583678   整理番号：18A0842281

蛋白質-リガンド相互作用を予測するための統計的および機械学習アプローチ【JST・京大機械翻訳】

Statistical and machine learning approaches to predicting protein-ligand interactions

著者 (1件)： Colwell Lucy J (Department of Chemistry, Cambridge University, Cambridge, UK)
資料名： Current Opinion in Structural Biology  (Current Opinion in Structural Biology)
巻： 49  ページ： 123-128  発行年： 2018年 
JST資料番号： A1162A  ISSN： 0959-440X  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)

抄録/ポイント： 蛋白質-リガンド結合を予測するためのデータ駆動計算アプローチは,現在,ヘリドアウトテストデータセットに関する前例のないレベルの精度を達成している。しかしながら,これまでに,これは興味のある蛋白質標的に対する新規リガンドを設計する能力において,対応するブレークスルーをもたらさなかった。このレビューは,この分野における最新の現状を要約し,蛋白質-リガンド結合を予測するための深い神経回路網の最近の発展を強調する。著者らは,サンプリングノイズの問題と,それらが新しいレジームに外挿するモデルを可能にすることを可能にするベンチマークデータセットを使用することの挑戦を含む,新しいリガンドを予測することの困難さを引き起こした主要な技術的課題を説明する。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *タンパク質 ,  神経回路網 ,  外挿法 ,  *機械学習
準シソーラス用語： 蛋白質ターゲティング ,  データ駆動 ,  リガンド結合 ,  *蛋白質リガンド相互作用 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (4件)： 薬物の構造活性相関  (GV01050B) ,  酵素一般  (EB09010D) ,  人工知能  (JE08000Z) ,  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-リガンド相互作用 ,  予測 ,  統計 ,  機械学習