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研究代表者・長野は、NAD(P)補酵素結合酵素のヒドリド転移反応の分類を行った結果をRLCP分類に導入し、酵素反応分類データベースEzCatDB上で、一般公開した（http://mbs.cbrc.jp/EzCatDB/RLCP/）。
研究分担者・加藤は、以下の研究を行った：酵素に分類されるタンパク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。また、本研究と関連して、識別タスクに関する研究も行った。近年のアプローチは各例題をベクトルの形式とは異なるものを用いていたが、ベクトル系列のための新しいカーネル、平均多項式カーネルを提案した。近年の研究では、各例題を線形部分空間で近似して、グラスマン多様体上の元として扱っているが、提案したカーネルはより一般的な形式でデータを表し、かつ、高速に計算できるという利点がある。こうした手法は、酵素活性部位予測だけでなく、顔認識など他の技術にも応用できるという利点・側面もある。
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