文献

J-GLOBAL ID：202002255949923143   整理番号：20A0218744

DEGSAMPER3:基質蛋白質配列の分解モチーフ部位予測における対依存性モデル【JST・京大機械翻訳】

DegSampler3: Pairwise Dependency Model in Degradation Motif Site Prediction of Substrate Protein Sequences

著者 (2件)： Maruyama Osamu (Kyushu University) ,  Matsuzaki Fumiko (Kyushu University)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2019  号： BIBE  ページ： 11-17  発行年： 2019年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
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： ユビキチン-プロテアソーム系において,E3ユビキチンリガーゼ(短いE3s)はそれらの基質蛋白質の特異的領域を選択的に認識し結合する。E3ユビキチンリガーゼにより結合された配列モチーフは,デグロンと呼ばれている。E3sの基質蛋白質とそれらの結合部位との間の関係については不明な点が多いので,基質蛋白質からそのような結合部位を計算的に同定する必要がある。このモチーフ同定問題に対して,著者らの以前の研究において,著者らは,位置特異的事前情報を使用する,Degサンプル1とDegサンプル2と呼ばれる一連の崩壊Gibbsサンプリングアルゴリズムを提案した。本研究において,著者らは,内部モチーフ対数依存性モデルを,Degサンプル2の事後確率分布に統合することによって,新しい崩壊Gibbsサンプリングアルゴリズムを提案した。著者らの予備実験において,著者らは,Degサンプル3が,予測精度を以前の方法のそれとほとんど同じに保ちながら,Degサンプル2よりも,より多くのデグロンサイトを見つける能力を持つことを見出した。Copyright 2020 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  *基質 ,  *アミノ酸配列 ,  *タンパク質 ,  事後確率 ,  結合部位 ,  対数
準シソーラス用語： 予測精度 ,  予備実験 ,  Gibbsサンプリング ,  事前知識 ,  ユビキチン-プロテアソーム系 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 分子・遺伝情報処理  (JE15040B) ,  遺伝子発現  (EC02040Q) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (7件)： 基質 ,  蛋白質配列 ,  分解 ,  モチーフ ,  予測 ,  依存性 ,  モデル