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論文・著書情報


タイトル
和文:MEGADOCK：立体構造情報からの網羅的タンパク質間相互作用予測とそのシステム生物学への応用 
英文:MEGADOCK: an all-to-all protein-protein interaction prediction system using tertiary structure data and its application to systems biology study 
著者
和文: 大上雅史, 松崎由理, 松崎裕介, 佐藤智之, 秋山泰.  
英文: Masahito Ohue, Yuri Matsuzaki, Yusuke Matsuzaki, Toshiyuki Sato, Yutaka Akiyama.  
言語 Japanese 
掲載誌/書名
和文:情報処理学会論文誌数理モデル化と応用（TOM） 
英文: 
巻, 号, ページ Vol. 3    No. 3    pp. 91-106
出版年月 2010年10月25日 
出版者
和文:情報処理学会 
英文: 
会議名称
和文:情報処理学会数理モデル化と問題解決研究会 
英文: 
開催地
和文: 
英文: 
公式リンク https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/ej/?action=pages_view_main&active_action=repository_view_main_item_detail&item_id=70731&item_no=1&page_id=13&block_id=8
 
アブストラクト タンパク質間相互作用 （Protein-Protein Interaction，PPI） に関するネットワークの解明は，細胞システムの理解や構造ベース創薬に重要な課題であり，網羅的 PPI 予測手法の確立が求められている．タンパク質立体構造データ群から網羅的に相互作用の可能性を予測するために，我々は立体形状の相補性と物理化学的性質に基づくタンパク質ドッキングの手法を研究してきた．本研究のプロジェクトの一環として新たに開発した MEGADOCK システムは，高速なドッキング計算を行うための様々な工夫を取り入れており，なかでも rPSC スコアと呼ぶスコア関数は，既存ツールの ZDOCK と比べて同等の精度を維持しながらも約 4 倍の速度向上を実現し，網羅的計算を現実のものとした．本論文では MEGADOCK システムの構成および計算モデルについて述べる．ベンチマークデータセットに適用した結果，従来手法を大きく上回る最大 F 値 0.415 を得た．さらにシステム生物学の典型的な問題の 1 つである細菌走化性シグナル伝達系のタンパク質群に MEGADOCK を応用した．その結果，既知の相互作用の再現をベンチマークデータと同等の精度 （F 値 0.436） で行うことに成功し，かつ生物学的に相互作用の可能性が高い組合せであるにもかかわらず，現在までに報告されていないものとして，CheY タンパク質と CheD タンパク質の相互作用の可能性を示唆した．

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