G蛋白質共役受容体データベースのCurationにおける支援のためのランダムフォレストの使用【JST・京大機械翻訳】

Shkurin Aleksei; Shkurin Aleksei; Vellido Alfredo

文献

J-GLOBAL ID：201802279190955570 整理番号：18A1008067

G蛋白質共役受容体データベースのCurationにおける支援のためのランダムフォレストの使用【JST・京大機械翻訳】

Using random forests for assistance in the curation of G-protein coupled receptor databases

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資料名：
巻： 16 号： 1 ページ： 75 発行年： 2017年
JST資料番号： U7351A ISSN： 1475-925X 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)

【背景】生物学は,実験室中心科学からデータセンタに向けての段階的ではあるが速い変換を経験している。このように,それは,データベースカーレーションの一部として,ロバストなデータ工学と定量的データ解析法の使用を必要とする。本論文は,一般的に生物学に興味のある細胞膜蛋白質の大規模で不均一なスーパーファミリーであるG蛋白質共役受容体に焦点を当てた。そのファミリーの1つ,クラスCは薬理学と薬物設計に特に興味がある。このファミリーはそれ自身に全く不均一であり,そのいくつかのサブファミリーの識別は困難な問題である。既知の結晶構造がない場合,そのような識別はそれらの一次アミノ酸配列に依存しなければならない。【方法】著者らは,定量的方法を用いて最大サブファミリー識別精度を達成することにおいてそれほど関心を持たないが,しかし,配列誤分類挙動を調査することにおいて興味があった。具体的には,一貫した誤分類を示すそれらの配列を分離することに関心がある。すなわち,非常にしばしば誤分類され,ほとんど常に同じ間違ったサブファミリーに分類される。ランダムフォレストは,それらの集合性のためにこの解析のために使用され,それらは誤分類の一貫性を測定するために自然に適している。この一貫性は,それらのベースツリー分類器の投票方式を通して定義される。【結果】すべての受容体およびそれらの非整列一次配列のすべてのデータ変換のために,ランダムフォレスト集合分類のための詳細な一貫性結果を得た。それぞれのサブファミリーと形質転換に対する最も一貫して誤分類された受容体のショートリスト,および変換にわたって一貫して誤分類されたそれらのケースを含む全体的なショートリストが得られた。後者はデータカーレーションタスクとしてさらなる研究のための専門家に参照されるべきである。結論:それらの非整列一次配列からのG蛋白質共役受容体のクラスCサブファミリーの自動識別は,明らかな限界を示す。本研究では,ランダムフォレストアンサンブル分類器を用いて,それらの誤分類の一貫性を詳細に調べた。異なるサブファミリーは非常に異なる識別一貫性挙動を示すことが示されている。一貫して誤分類された配列の個々の同定は,GPCRデータベースカーレータに対する品質管理のためのツールを提供するはずである。Copyright 2018 The Author(s). All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

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細胞膜の受容体 , 分子・遺伝情報処理

引用文献 (29件)：

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