研究課題
基盤研究(C)
タンパク質の代表的な翻訳後修飾であるリン酸化を対象に、サポートベクターマシンを用いた機械学習により修飾部位を予測した。対象部位をドメインと天然変性(ID)領域に分けて取り扱った点が新規であり、ドメインではアミノ酸配列情報のみで十分予測可能だが、IDでは部位特異的な進化的保存度情報が有効であった。配列保存性が低いIDにおいては部位ごとの保存度は非一様であり、リン酸化部位、その中でも機能性が明確なリン酸化部位での保存度が髙いことが分かり、翻ってそれらの予測に有効であった。
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Brain Research
巻: 1536 ページ: 88-96
10.1016/j.brainres.2013.05.007
システム制御情報学会論文誌
巻: 26 ページ: 365-373
10.5687/iscie.26.365
Computational Intelligence and Neuroscience
巻: 2012 ページ: ID 795291
10.1155/2012/795291
Genes to Cells
巻: 17 ページ: 817-825
10.1111/gtc.12000
Decision Making in Manufacturing and Services
巻: 6 ページ: 5-23
10.7494/dmms/2012.6.1.5
Engineering Optimization
巻: 43 ページ: 943-966
10.1080/0305215X.2010.527005
巻: 24 ページ: 88-96
10.5687/iscie.24.88
比較生理生化学
巻: 28 ページ: 327-334
10.3330/hikakuseiriseika.28.326
http://www.sys.ci.ritsumei.ac.jp/