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J-GLOBAL ID：202002294871020992   整理番号：20A2043334

進化情報を持つDNA結合蛋白質を予測するためのChouの5段階規則の使用【JST・京大機械翻訳】

Use Chou’s 5-Step Rule to Predict DNA-Binding Proteins with Evolutionary Information

著者 (10件)： Lu Weizhong (School of Electronic and Information Engineering, Suzhou University of Science and Technology, Suzhou 215009, China) ,  Lu Weizhong (Suzhou Key Laboratory of Virtual Reality Intelligent Interaction and Application Technology, Suzhou University of Science and Technology, Suzhou 215009, China) ,  Song Zhengwei (School of Electronic and Information Engineering, Suzhou University of Science and Technology, Suzhou 215009, China) ,  Ding Yijie (School of Electronic and Information Engineering, Suzhou University of Science and Technology, Suzhou 215009, China) ,  Ding Yijie (Suzhou Key Laboratory of Virtual Reality Intelligent Interaction and Application Technology, Suzhou University of Science and Technology, Suzhou 215009, China) ,  Wu Hongjie (School of Electronic and Information Engineering, Suzhou University of Science and Technology, Suzhou 215009, China) ,  Wu Hongjie (Suzhou Key Laboratory of Virtual Reality Intelligent Interaction and Application Technology, Suzhou University of Science and Technology, Suzhou 215009, China) ,  Cao Yan (School of Electronic and Information Engineering, Suzhou University of Science and Technology, Suzhou 215009, China) ,  Zhang Yu (Suzhou Industrial Park Institute of Services Outsourcing, Suzhou 215123, China) ,  Li Haiou (School of Electronic and Information Engineering, Suzhou University of Science and Technology, Suzhou 215009, China)
資料名： BioMed Research International (Web)  (BioMed Research International (Web))
巻： 2020  ページ： Null  発行年： 2020年 
JST資料番号： U7008A  ISSN： 2314-6133  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)

抄録/ポイント： DNA結合蛋白質の知識は,細胞生物学的プロセスにおける蛋白質の機能を理解するのに役立つであろう。DNA結合蛋白質の予測に関する研究は,薬物蛋白質およびコンピュータ酸性化薬の研究を促進できる。近年,機械学習に基づく方法は,蛋白質を予測するために通常用いられる。大きい予測性能は現在の方法で達成できるが,研究者は予測性能の改善に関してより多くの研究を投資する必要がある。本研究では,DNA結合蛋白質の予測を進化情報とサポートベクトルマシン法の観点から検討した。Chouの5段階規則を用いて進化的特徴に基づくDNA結合蛋白質を予測するための1つの機械学習モデルを提唱した。結果は,ベンチマークデータセットPDB1075と独立データセットPDB186に関して,大きな予測性能が得られ,それぞれ,86.05%と75.30%の精度を達成したことを示した。このように,提案方法はある程度同等であり,それはある程度他の方法より良い。Copyright 2020 Weizhong Lu et al. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *タンパク質 ,  酸性化 ,  *DNA結合タンパク質 ,  コンピュータ ,  機械学習 ,  サポートベクトルマシン ,  細胞生物学
準シソーラス用語： 予測性能 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 分子・遺伝情報処理  (JE15040B)

引用文献 (34件)：

• N. M. Luscombe, S. E. Austin, J. M. Thomton, "An overview of the structures of protein-DNA complexes," Genome Biology, vol. 1, no. 1, pp. 1-37, 2000.
• M. Gao, J. Skolnick, "DBD-Hunter: a knowledge-based method for the prediction of DNA-protein interactions," Nucleic Acids Research, vol. 36, no. 12, pp. 3978-3992, 2008.
• T. Li, Q. Z. Li, "Annotating the protein-RNA interaction sites in proteins using evolutionary information and protein backbone structure," Journal of Theoretical Biology, vol. 312, no. 5, pp. 55-64, 2012.
• D. E. Kim, D. Chivian, D. Baker, "Protein structure prediction and analysis using the Robetta server," Nucleic Acids Research, vol. 32, pp. W526-W531, 2004.
• J. Palau, P. Argos, P. Puigdomenech, "Protein secondary structure," Chemical Biology & Drug Design, vol. 19, no. 4, pp. 394-401, 2010.

タイトルに関連する用語 (5件)： 進化 ,  DNA結合蛋白質 ,  予測 ,  段階 ,  規則