網羅的タンパク質間相互作用予測システムにおける判別精度の改良

大上雅史; 松崎裕介; 松崎由理; 秋山泰

論文・著書情報

タイトル

和文:	網羅的タンパク質間相互作用予測システムにおける判別精度の改良
英文:	Improvement of the classification performance in all-to-all protein-protein interaction prediction system

著者

和文:	大上雅史, 松崎裕介, 松崎由理, 秋山泰.
英文:	Masahito Ohue, Yusuke Matsuzaki, Yuri Matsuzaki, Yutaka Akiyama.

言語

Japanese

掲載誌/書名

和文:	研究報告バイオ情報学（BIO）
英文:	IPSJ SIG Technical Report

巻, 号, ページ

Vol. 2009-BIO-18 No. 3 pp. 1-8

出版年月

2009年9月10日

出版者

和文:	情報処理学会
英文:	Information Processing Society of Japan

会議名称

和文:	情報処理学会第18回バイオ情報学研究会
英文:	IPSJ SIG BIO

開催地

和文:	北海道
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=66224&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) 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解析法の確立が求められている．我々がこれまで行ってきたPPI予測では，タンパク質ドッキング(Protein-Protein Docking : PPD) のトップスコアや，クラスタリングのメンバ数を用いていたが，タンパク質の数が大きい系では予測精度が悪化するため，手法の改善が望まれていた．本稿では，PPDの結果から機械学習によって相互作用判別モデルを生成し，PPI予測に用いることで精度が向上したことを示す．

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