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J-GLOBAL ID：202202273490920269   整理番号：22A0696431

AMP0:ゼロおよび少数ショット学習を用いた抗菌ペプチドの種特異的予測【JST・京大機械翻訳】

AMP₀: Species-Specific Prediction of Anti-microbial Peptides Using Zero and Few Shot Learning

著者 (2件)： Gull Sadaf (PIEAS Biomedical Informatics Lab, Department of Computer and Information Sciences, Pakistan Institute of Engineering and Applied Sciences, Islamabad, Pakistan) ,  Minhas Fayyaz (Department of Computer Science, University of Warwick, Coventry, U.K.)
資料名： IEEE/ACM Transactions on Computational Biology and Bioinformatics  (IEEE/ACM Transactions on Computational Biology and Bioinformatics)
巻： 19  号： 1  ページ： 275-283  発行年： 2022年 
JST資料番号： W1409A  ISSN： 1545-5963  CODEN： ITCBCY  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 薬剤耐性微生物種の進化は,世界的な健康への主要な挑戦の1つである。抗菌ペプチドのような新しい抗菌処理の開発は,この脅威と戦うために加速する必要がある。しかし,新規抗菌ペプチドの発見が,低処理生化学アッセイによって妨げられる。コンピュータ技術は,湿式研究室における試験の前に有望な抗菌ペプチド候補の迅速スクリーニングに使用できる。既存の抗菌ペプチド予測因子の大部分は,自然界で非標的であり,すなわち,与えられたペプチド配列が抗菌剤であるかどうかを予測することができるが,配列が特定の微生物種を標的とすることができるかどうかを予測できない。本研究では,AMP_0と呼ばれる標的抗菌ペプチド活性予測因子を開発するために,ゼロおよび少数ショット機械学習を用いた。提案した予測子は,標的予測を生成する微生物種のゲノム配列と共に,ペプチドとN/C末端修飾のシーケンスを採った。交差検証の結果は,提案したスキームが既存のアプローチと比較して標的抗菌予測に対して特に有効であり,新規種のための少数の訓練例のみを有する標的様式で潜在的抗菌ペプチドのスクリーニングに使用できることを示した。AMP_0ウェブサーバはhttp://ampzero.pythonanywhere.comで利用可能である。Copyright 2022 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： *学習 ,  予測 ,  微生物 ,  *ペプチド ,  アミノ酸配列 ,  抗細菌薬 ,  薬物耐性 ,  スクリーニング ,  機械学習
準シソーラス用語： C末端 ,  予測子 ,  Webサーバ ,  *抗菌ペプチド ,  ゲノム配列 ,  予測因子 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (3件)： 少数ショット学習 ,  抗菌ペプチド ,  予測