| 研究課題/領域番号 |
25330352
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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 |
生命・健康・医療情報学
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| 研究機関 | 明治薬科大学 |
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研究代表者 |
野口 保 明治薬科大学, 薬学部, 教授 (00357740)
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| 連携研究者 |
廣瀬 修一 長瀬産業株式会社 (60549898)
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| 研究期間 (年度) |
2013-04-01 – 2017-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2016年度)
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| 配分額 *注記 |
4,940千円 (直接経費: 3,800千円、間接経費: 1,140千円)
2015年度: 1,950千円 (直接経費: 1,500千円、間接経費: 450千円)
2014年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2013年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
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| キーワード | 蛋白質 / 機械学習 / 生体生命情報学 / 分子認識 / 天然変性 / ディスオーダー領域 / 機能部位 / PSSM / Masking / Filtering / Smoothing |
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| 研究成果の概要 |
タンパク質ディスオーダー領域予測法(POODLE-SとPOODLE-L)および、タンパク質二次構造予測法（PSIPRED)、タンパク質可溶性予測法（ESPRESSO）、タンパク質機能DB(Pfam)を用いたタンパク質ディスオーダー領域における機能部位予測法を開発した。現状の予測精度（Accuracy）は78％を得たが、True Positive Rate(TPR)は43%であった。目標の予測精度（70％）を達成することはできたが、既存の手法のTPR（57%）に比べて低い。
また、本手法を一般公開するためのウェブシステムを構築した。（ただし、現状では予測性能が不十分のため、未公開中）
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