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J-GLOBAL ID：201702290628418970   整理番号：17A0672487

情報エントロピーに基づくリン酸化作用予測【JST・京大機械翻訳】

著者 (4件)： Wang Minghui (北京工業大学生命科学与生物工程学院) ,  Li Chunhua (北京工業大学生命科学与生物工程学院) ,  Chen Weizu (北京工業大学生命科学与生物工程学院) ,  Wang Cunxin (北京工業大学生命科学与生物工程学院)
資料名： Zhongguo Kexue C Ji  (Zhongguo Kexue C Ji)
巻： 37  号： 6  ページ： 689-696  発行年： 2007年12月20日 
JST資料番号： C2583A  ISSN： 1006-9259  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： リン酸化は多くの真核細胞において重要な役割を果たす。タンパク質キナーゼ基質に対する実験測定方法は制限が多く、同時に時間がかかるため、迅速、自動的に機械学習方法を発展させる必要がある。蛋白質の一次配列情報を利用して、異なるキナーゼファミリーの作用するリン酸化部位を予測することができ、同時に実験の一つの補充と指導である。リン酸化部位近傍の短ペプチド配列に対して処理を行うと、相当する情報が失われ、予測結果に一定の影響を与える。本論文では,情報エントロピーに基づくリン酸化部位予測法(IEPP)を提案した。エントロピー情報を用いて,リン酸化部位の周りのアミノ酸部位を選択し排除することにより,リン酸化に対する効果的な遺伝子座の選択のみが予測された。3つの代表的なキナーゼファミリーのABL、MAPKとPKAの測定により、敏感性(SN)と特異性(SP)はいずれも新しいPPSPとGPSアルゴリズムの結果より優れていることが分かった。さらに,いくつかのオンライン予測サイトの実時間試験,例えば信号などの結果と比較して,結果はこれらの試験方法よりも優れている。これらの結果により、本研究で提案した方法は有効なリン酸化作用部位予測方法であり、しかも簡単、高効率、リアルタイム性などの利点があることが証明された。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 予測技法 ,  真核細胞 ,  タンパク質 ,  *エントロピー ,  タンパク質キナーゼ ,  *リン酸化 ,  MAPキナーゼ ,  基質 ,  アルゴリズム ,  アミノ酸配列 ,  *予測 ,  機械学習 ,  リン酸化部位
準シソーラス用語： 特異性 ,  *情報エントロピー , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (4件)： 酵素一般  (EB09010D) ,  進化論一般  (EC03010Q) ,  蛋白質・ペプチド一般  (EB03010N) ,  生物学的機能  (EB03040U)

タイトルに関連する用語 (4件)： 情報エントロピー ,  リン ,  酸化作用 ,  予測