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J-GLOBAL ID：201802243549185448   整理番号：18A1000157

ハイブリッド特徴に基づく三次元蛋白質形状類似性解析【JST・京大機械翻訳】

Three-dimensional protein shape similarity analysis based on hybrid features

著者 (4件)： Li Zhong (School of Science, Zhejiang Sci-Tech University, Hangzhou 310018, China) ,  Yu Jiangjiang (School of Science, Zhejiang Sci-Tech University, Hangzhou 310018, China) ,  Hu Hailong (School of Science, Zhejiang Sci-Tech University, Hangzhou 310018, China) ,  Ji Shuiwang (School of Electrical Engineering and Computer Science, Washington State University, Pullman 99163, USA)
資料名： Gene  (Gene)
巻： 663  ページ： 138-147  発行年： 2018年 
JST資料番号： E0701B  ISSN： 0378-1119  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： 蛋白質類似性の解析は,蛋白質類似性を研究することが蛋白質構造-機能関係を理解するのを助けることができるので,生物情報学分野における懸念事項である。この目的のために,いくつかの方法が提案されているが,現在,蛋白質類似性の結果はまだ満足されていない。ここでは,局所直径(LD),顕著な幾何学的特徴(SGF)および熱カーネル署名(HKS)を含むハイブリッド特徴に基づく3D蛋白質モデルの類似性を評価するための新しい方法を提示した。LDは3Dモデルのトポロジー変形に適しており,SGFは蛋白質モデル表面上の重要な局所的特徴であり,HKSは等尺変形下で不変である。著者らの方法は,蛋白質モデルのLD,SGF,およびHKSを計算するために改良された特徴抽出手順を提供して,次に,3D蛋白質モデルのためのテンソルベースの特徴記述子を構築するためにこれらの特徴を使用する。この方法は,最終的にこのテンソル記述子と拡張灰色関係分析を用いて3D蛋白質モデルの類似性を分析する。実験データは,著者らの方法が効果的であり,以前に報告された方法によって得られた既存の類似性解析結果を上回ることができることを示した。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： テンソル ,  位相幾何学 ,  相似解 ,  特徴抽出 ,  不変性 ,  *タンパク質 ,  *三次元 ,  *類似性 ,  三次元モデル
準シソーラス用語： 特徴記述子 ,  幾何学的特徴 ,  バイオインフォマティクス ,  蛋白質構造 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 3D構造 ,  類似性解析 ,  骨格 ,  顕著な幾何学的特徴 ,  熱カーネル署名 ,  テンソル

分類 (2件)： 遺伝子の構造と化学  (EC02020U) ,  細胞構成体一般  (EF03010Z)

タイトルに関連する用語 (3件)： 蛋白質 ,  形状類似性 ,  解析