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J-GLOBAL ID:202102276872633211   整理番号:21A1537560

統合ファジィモデルによるリガンド-受容体相互作用の同定【JST・京大機械翻訳】

Identifying Ligand-receptor Interactions via an Integrated Fuzzy Model
著者 (6件):
資料名:
巻: 17  号:ページ: 287-301  発行年: 2020年 
JST資料番号: W3616A  ISSN: 1570-1646  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: 不明 (ARE)  言語: 英語 (EN)
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背景:リガンド-受容体相互作用は,細胞分化,増殖および免疫応答過程に必要なシグナル伝達において重要な役割を果たす。リガンド-受容体相互作用の解析は,細胞増殖/分化および他の細胞過程のより深い理解を提供するのに役立つ。【方法】コンピュータ技術は,将来のプロテオミクス研究におけるリガンド-受容体相互作用研究を促進するために使用される。本論文では,機械学習法によりアミノ酸配列からリガンド-受容体相互作用を予測する新しい計算法を提案した。配向勾配(HOG)および離散コサイン変換(DCT)のヒストグラムにより,リガンドおよび受容体配列から特徴を抽出した。次に,これらの特徴をクラスタ化のためにファジィC-平均(FCM)クラスタ化アルゴリズムに供給して,また,著者らは多重訓練部分集合を得て,同じ数のサブ分類装置を生成した。1つのサンプルから訓練サブセットへの類似性に従って,リガンド-受容体相互作用を予測するための最適サブ分類器を選択した。観察:性能を検証するために,リガンド-受容体相互作用データセットで5倍交差検証実験を行い,80.08%の精度,82.98%の感度および80.02%の特異性を達成した。次に,著者らは2つの蛋白質-蛋白質相互作用(PPI)データセットに関して著者らの抽出した特徴方法をテストして,それぞれ93.79%と87.46%の精度を達成した。【結語】:著者らの提案方法は,リガンド-受容体相互作用の同定のための有用なツールである。関連するデータセットとソースコードは,https://github.com/guofei-tju/ligand-receptorinteractions.gitで利用可能である。Copyright 2021 Bentham Science Publishers All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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分類 (2件):
分類
JSTが定めた文献の分類名称とコードです
細胞膜の受容体  ,  生物学的機能 

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