研究課題
基盤研究(C)
蛋白質間相互作用部位及び相互作用相手の予測法と、蛋白質複合体を分類するための類似性指標を開発した。方法の中心はニューラルネットワークのアンサンブルを用いる点にある。予測モデルの精度は、クエリー毎にリアルタイムでモデルのトレーニングを行なうことで、著しく向上した。また、訓練データ内に蛋白質Qが存在することで、蛋白質Pの予測精度がどれだけ向上するかをもって、蛋白質PQ間の類似性指標とした。ゲノム解析への応用のため、より高速な予測モデルを開発した。
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