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J-GLOBAL ID：201902287495007739   整理番号：19A2286536

軌道マッピングと密度ピーククラスタ化による生体分子の準安定状態の同定【JST・京大機械翻訳】

Identifying metastable states of biomolecules by trajectory mapping and density peak clustering

著者 (3件)： Zhang Chuanbiao (College of Physics and Electronic Engineering, Heze University, Heze 274015, China) ,  Xu Shun (Computer Network Information Center, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100190, China) ,  Zhou Xin (School of Physical Sciences, University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100190, China)
資料名： Physical Review. E  (Physical Review. E)
巻： 100  号： 3  ページ： 033301  発行年： 2019年 
JST資料番号： W0493A  ISSN： 2470-0045  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： 生体分子の分子動力学(MD)軌跡のような高次元時系列を効率的かつ正確に解析することは,長年の興味ある課題である。二つの異なるが関連する技術,すなわち次元縮小法とクラスタリングアルゴリズムを開発し,この分野で広く適用した。ここでは,これらの技術の組合せが,特に非常に複雑なデータにより,解析の更なる改良を可能にすることを示した。具体的には,静的データセットにクラスタを形成するために類似のデータ点を同定する,密度ピーククラスタ化(DPC)[[引用文献情報:原文を参照]]を用いて,時系列の遅い集団変数を構成する軌跡マッピング(TM)法を組み合わせたアプローチを提案した。著者らは,2つの蛋白質,ビリンヘッドピースおよび蛋白質Gの全原子MDトラジェクトリーの数百マイクロ秒によるTMDPCアプローチの応用を例示した。結果は,TMDPCが,データ点間の時間遷移性と幾何学的距離の効率的な考察により,これらの高次元時系列の準安定状態と遅い動力学を達成するための強力なツールであることを示した。Copyright 2019 The American Physical Society All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *クラスタ ,  次元縮小 ,  *クラスタ化 ,  高次元 ,  *準安定状態 ,  分子動力学 ,  軌跡 ,  トラジェクトリー ,  タンパク質
準シソーラス用語： マイクロ秒 ,  ビリン ,  クラスタリングアルゴリズム ,  *生体分子 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： ゆらぎ,ランダム過程,Brown運動,輸送過程の一般的理論  (BA08020B) ,  不均質流  (BC02060J)

引用文献 (1件)：

• A. Rodriguez and A. Laio, Science 344, 1492 (2014)

タイトルに関連する用語 (7件)： 軌道 ,  マッピング ,  密度 ,  クラスタ化 ,  生体分子 ,  準安定状態 ,  同定