2013 Fiscal Year Research-status Report
マルチモーダル多視点画像を用いたタンパク質立体構造の解析
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25540062
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Challenging Exploratory Research
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| Research Institution | University of Tsukuba |
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Principal Investigator |
福井 和広 筑波大学, システム情報系, 教授 (40375423)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
西郷 浩人 九州工業大学, 情報工学部生命情報工学科, 准教授 (90586124)
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| Project Period (FY) |
2013-04-01 – 2015-03-31
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| Keywords | タンパク質 / 構造分類 / 画像認識 |
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| Research Abstract |
本年度は以下の項目について研究を実施した．
【マルチモーダル多視点画像の生成方式】多視点画像の表示形式として，バックボーン，リボン，ロケット，スティックの４種類の各特性と識別性能を調べた．また多視点画像から抽出した位置不変特徴(HLAC, LBP-u2,LBP-ri,LBP-riu2,RIC-LBP)の有効性について評価を行い，位置と回転の両方に対する不変性を有するRIC-LBP特徴が特に有効であることを確認した．
【多視点の選択法】３つの回転主軸を基準として，タンパク質を一定角度ステップで回転させて多視点画像を生成する方法と，視点をランダムに変化させて生成する方法の有効性を比較した．視点数が多くなるにつれて，ランダム生成の方が高い性能が得られる傾向を確認できた．
【マルチモーダル構造類似度の有効性】代表的な立体構造データベースSCOPからランダムに抽出したタンパク質セット(700個=各クラス100個×7クラス)を用いて，構造の違いによる７タイプ（α型，β型，α/β型,α+β型など）の識別実験を行った．その結果，代表的な従来法であるCE特徴を用いた方法では識別率が50%だったのに対して，マルチモーダル構造類似度を用いた提案法では61%と，識別性能を大きく改善することが出来た．
【アンサンブル識別】タイプの異なる特徴量による識別器を複数用意して，それらが出力する類似度の重み和を用いた識別法の有効性を評価した．単一の識別器よりも，様々な情報を反映した複数の識別器を組み合わせる方が，より高い識別性能を実現できることを確認した．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
７００個のタンパク質から成る比較的大規模なデータベースを用いた評価実験を実施し，従来法に対する提案法の優位性を確認できた点を鑑みると，ほぼ当初の予定通りに進んでいると考える．
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| Strategy for Future Research Activity |
今後はマルチモーダル構造類似度の改良および高速化を行ったうえで，より大規模なデータ(数千クラス)に対して，マルチモーダル構造類似度の性能評価を行う．またマルチモーダル構造類似度に基づくクラスタリング実験を行う．
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| Expenditure Plans for the Next FY Research Funding |
特徴抽出の工夫やアルゴリズムの改良により，処理の高速化が実現でき，それによって購入する計算機のスペックを少し抑えることができた．これにより当初予定していた額の次年度使用が生じた．
次年度に実施する大規模な評価実験のための計算機環境の強化，および研究成果の発表に掛かる費用に使用する．
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