リガンド予測のための記述子自動獲得アルゴリズムの開発

• 研究課題/領域番号: 22700312
• 研究種目: 若手研究(B)
• 配分区分: 補助金
• 研究分野: 生体生命情報学
• 研究機関: 群馬大学
• 研究代表者: 加藤 毅 群馬大学, 大学院・工学研究科, 准教授 (40401236)
• 研究期間 (年度): 2010 – 2011
• 研究課題ステータス: 完了 (2011年度)
• 配分額: 2,470千円 (直接経費: 1,900千円、間接経費: 570千円); 2011年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円); 2010年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
• キーワード: 非線形合成記述子 / サポートベクトルマシン / 転移学習 / 重みつき経験分布 / リガンド予測 / 一般化固有値問題 / P450アイソザイム / 嗅覚受容体 / リガンド / 機械学習 / 記述子 / 化合物 / アルゴリズム

研究概要

本研究は,指定された化合物がターゲットタンパク質のリガンドとなりうるかを予測するリガンド予測問題に関するものである.タンパク質と相互作用するリガンドを予測するには効果的な記述子が重要となる.大域的モデルでは,各々の局所問題に特化した記述子を扱うことができないが,局所的モデルでは少サンプル問題が起因して十分な汎化能力が得られないことが多々ある.本研究は,転移学習の考え方を導入して,この2つの問題を同時に解決する記述子自動獲得アルゴリズムを開発した.

研究成果

• [雑誌論文] Transfer learning for cytochrome P450 isozyme selectivity prediction (2011)
  • 著者名/発表者名: Reiji Teramoto, Tsuyoshi Kato
  • 雑誌名: Journal of Bioinformatics and Computational Biology 巻: Vol.9,No.4 ページ: 521-540
• [雑誌論文] Transfer learning for cytochrome P450 isozyme selectivity prediction (2011)
  • 著者名/発表者名: R.Teramoto, T.Kato
  • 雑誌名: Journal of Bioinformatics and Computational Biology 巻: 9 ページ: 521-540
  • 査読あり
• [備考] 現在,非線形合成記述子の成果に関して論文投稿中である.掲載が決まり次第,公開する