研究課題
基盤研究(C)
本研究では、蛋白質立体構造データベースから蛋白質機能解析に有用な知識の自動発見を実現する手法を開発した。3次元データ処理、構造データマイニング、テキストマイニング、情報フィルタリングなどの様々な情報処理技術について検討し、プロトタイプ実装を通した評価を実施した。1.立体構造データからの蛋白質相互作用知識のプロファイル化と類似作用蛋白質検索への応用蛋白質の多くは、表面上の局所的な部位で他の分子と相互作用することにより機能する。そこで、同一の相互作用性を有している相互作用部位の原子配置・特性をもとに、相互作用プロファイルを自動生成する方式について検討した。作成した相互作用プロファイルをデータベース内の蛋白質の分子構造と3次元空間上で照合することにより、類似作用蛋白質検索を実現した。2.蛋白質分子表面データからの表面モチーフの発見蛋白質分子表面から、頻出する局所的表面部位を計算機で自動抽出することにより、機能部位(表面モチーフ)を発見する方式を開発した。特に出現頻度、表面部位の大きさ、グループ特異度や、負例を活用した表面部位の選別方式について検討し、有意な表面モチーフの高精度な発見を実現した。3.立体構造データを利用した文献からの蛋白質機能情報抽出文献から蛋白質機能情報文を、計算機を用いて自動抽出する方式について検討した。提案手法では、蛋白質と化合物の原子間の距離をもとに相互作用候補部位を特定する。得られた部位情報とテキスト処理を併用するとともに、利用者からのフィードバック情報を利用した再学習機構の導入により、高精度な情報抽出を実現した。
すべて 2006 2005 2004
すべて 雑誌論文 (8件)
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