島:配列記述子を用いた蛋白質結合親和性のin silico予測【JST・京大機械翻訳】

Abbasi Wajid Arshad; Hassan Fahad Ul; Yaseen Adiba; Minhas Fayyaz Ul Amir Afsar

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202210425307320 整理番号：22P0043146

島:配列記述子を用いた蛋白質結合親和性のin silico予測【JST・京大機械翻訳】

ISLAND: In-Silico Prediction of Proteins Binding Affinity Using Sequence Descriptors

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発行年： 2017年11月22日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2018年03月22日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

※このプレプリント論文は学術誌に掲載済みです。なお、学術誌掲載の際には一部内容が変更されている可能性があります。

蛋白質複合体の形成における蛋白質の結合親和性の決定は,計算手法で置換できる,精巧で,高価で時間のかかる実験を必要とする。ほとんどの計算予測技術は蛋白質構造を必要とし,既知構造を有する蛋白質複合体へのそれらの適用性を制限する。本研究では,機械学習を用いて配列に基づく蛋白質結合親和性予測を検討した。本論文では,結合親和性の最新のシーケンスのみの予測子の状態の一般化性能が満足から離れており,このドメインにおける効果的で実用的な方法の開発が未解決の問題であるという事実を強調した。また,外部独立試験データセットと同様に,同じ検証セットに対して既存の方法よりも良い精度を与えるISLANDと呼ばれる結合親和性の新しい配列のみの予測子を提案した。ISLANDとそのPython符号のクラウドベースWebサーバ実装はURL:http://faculty.pieas.edu.pk/fayyaz/software.html#アイランドで利用可能である。【JST・京大機械翻訳】

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, , , , , , 【Automatic Indexing@JST】

分子・遺伝情報処理 , 酵素一般

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