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J-GLOBAL ID：202002292304663336   整理番号：20A2556620

PSI-BLASTを用いたリジン糖化PTMの改良同定性能【JST・京大機械翻訳】

Improved Identification Performance of Lysine Glycation PTM using PSI-BLAST

著者 (3件)： Abid Husnul (United International University,Dept. of Computer Science and Engineering,Dhaka,Bangladesh) ,  Jenny Nusrat Jahan (United International University,Dept. of Computer Science and Engineering,Dhaka,Bangladesh) ,  Shovan S.M. (Rajshahi University of Engineering & Technology,Dept. of Computer Science & Engineering,Rajshahi,Bangladesh)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： TENSYMP  ページ： 18-21  発行年： 2020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： 蛋白質は,蛋白質の成熟産物を形成する翻訳後修飾(PTM)として参照される様々な酵素修飾を受ける人体の全体的健康に必須である。グリコシル化はこれまでに発見された40ptmsの1つであり,糖と蛋白質または脂質の非酵素的共有結合である。それは,腎不全,糖尿病に対するバイオメーカーであり,他の健康問題にも関与し,蛋白質配列におけるその部位同定に重要な重要性を持つ。実験室におけるマニュアル研究は,非常に高価で,長引かっている。現代の時間において,ptm予測のためのコンピュータ化ツールは非常に一般的で有用である。著者らの実験では,位置特異的スコアリング行列(PSSM)を導出し,また,以前に開発したツールGlyStructの性能を除外するサポートベクターマシン(カーネル=rbf)モデルを実行することにより,99%の精度,99.83%の感度,99.15%の特異性,および98.98%のMCCを提供する,代替特徴抽出法(PSI-BLAST)を用いて,Glycation予測を改善することを意図したものであることを著者らは意図した。”位置特異的スコアリングマトリックス(PSSM)を導き出して,99%の精度,99.83%の感度,99.15%の特異性および98.98%のMCCを,より早期のツールGlyStructの性能に打ち勝つことによって,著者らは,99%の正確性,99.83%の感度,99.15%の特異性および98.98%のMCCを提供した。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： 特徴抽出 ,  酵素 ,  アミノ酸配列 ,  脂質 ,  タンパク質 ,  *糖化 ,  糖尿病 ,  生産者 ,  グリコシル化 ,  共有結合 ,  腎不全 ,  コンピュータ ,  サポートベクトルマシン ,  翻訳後修飾 ,  アミノ酸 ,  脂肪族アミン ,  脂肪族カルボン酸 ,  第一アミン

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

物質索引 (1件)： リジン

タイトルに関連する用語 (4件)： PSI-BLAST ,  リジン ,  糖化 ,  同定