| 研究課題/領域番号 |
23500373
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 研究分野 |
生体生命情報学
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| 研究機関 | 独立行政法人産業技術総合研究所 |
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研究代表者 |
長野 希美 独立行政法人産業技術総合研究所, 生命情報工学研究センター, 主任研究員 (70357648)
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| 研究分担者 |
加藤 毅 群馬大学, 工学研究科, 准教授 (40401236)
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| 研究期間 (年度) |
2011 – 2013
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| 研究課題ステータス |
完了 (2013年度)
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| 配分額 *注記 |
5,070千円 (直接経費: 3,900千円、間接経費: 1,170千円)
2013年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2012年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
2011年度: 2,210千円 (直接経費: 1,700千円、間接経費: 510千円)
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| キーワード | 酵素 / 活性部位 / 予測法 / 重みつき偏差 / カーネル / 補酵素 / 構造 / 酵素反応 |
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| 研究概要 |
酵素に分類される蛋白質は活性部位と呼ばれる局所的な部位のみによって機能を果たすため、同じ機能を持つ酵素を見つけるために類似の形状を持つ活性部位を探索する必要がある。従来は、ある機能の活性部位を見つけるために、その機能を持つ既知の活性部位における原子間の二乗距離の重みなし平均距離によって形状の類似性を評価していた。これに対して、本研究では重み係数を導入して原子間の二乗距離の線形結合で評価した。この重み係数の学習にはBregman Divergence Regularized Machine を導入した。このようにして求めた重みつき偏差を使うと良好な探索性能が得られることを実験的に示した。
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