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J-GLOBAL ID：202102260460100814   整理番号：21A2271051

多変量相互情報と結合したサポートベクトルマシンを用いたHIV-1とヒトの間の蛋白質-蛋白質相互作用の予測【JST・京大機械翻訳】

Prediction of Protein-Protein Interactions between HIV-1 and Human using Support Vector Machine Combined with Multivariate Mutual Information

著者 (5件)： Sunggawa Mohamad Irlin (Universitas Indonesia,Departement of Mathematics,Depok,Indonesia) ,  Bustamam Alhadi (Universitas Indonesia,Departement of Mathematics,Depok,Indonesia) ,  Sarwinda Devvi (Universitas Indonesia,Departement of Mathematics,Depok,Indonesia) ,  Tampubolon Patuan Pangihutan (Universitas Indonesia,Departement of Mathematics,Depok,Indonesia) ,  Mangunwardoyo Wibowo (Universitas Indonesia,Departement of Biology,Depok,Indonesia)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： IBIOMED  ページ： 77-81  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-蛋白質相互作用は多くの生物学的過程の中心である。蛋白質-蛋白質相互作用の研究は,疾患がどのように起こるか,また薬物設計で重要であるかの学習において重要な役割を持つ。蛋白質-蛋白質相互作用の研究は多くの時間を消費し,非常に高価である。さらに,結果は必ずしも正ではない。研究者は,それらのアミノ酸配列のみを用いて,一対の蛋白質間の相互作用を予測する多数の方法を開発した。本論文では,HIV1とヒトの間の相互作用データに基づく蛋白質-蛋白質相互作用(PPI)を予測するためのアミノ酸配列の記述子として,4種類の多変量相互情報(MMI)と組み合わせた分類器としてサポートベクトルマシン(SVM)を使用した。NCBIで提供されるHIV1とヒトの間の蛋白質相互作用のデータを使用した。結果は,MM1タイプI,II,III,およびIVが,検証データセットで試験したとき,それぞれ84.55%,84.90%,83.56%,および83.61%の平均精度を有することを示した。Copyright 2021 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： *相互作用 ,  アミノ酸配列 ,  *タンパク質 ,  ヒト ,  ドラッグデザイン ,  HIV1 ,  *サポートベクトルマシン
準シソーラス用語： *蛋白質間相互作用 ,  生物学的過程 ,  NCBI ,  *多変量 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (6件)： 多変量 ,  サポートベクトルマシン ,  HIV-1 ,  ヒト ,  蛋白質-蛋白質相互作用 ,  予測