研究課題
本研究では、位置特異的アミノ酸スコアマトリクス (PSSM) と誤差逆伝播型ニューラルネットワーク (BP-ANN) を用いて、高精度のGPIアンカー型タンパク質判別方法を開発することができた。また、GPIが修飾される位置（オメガサイト）と園周辺のアミノ酸配列の物理化学的特徴を抽出し、オメガサイト位置を高精度に予測することもできた。また、ヒト・マウス・ウシのORFから新規のGPIアンカー型タンパク質候補遺伝子を予測し、データベース化した。本研究を通して得られた知見から、タンパク質の糖鎖修飾予測法の開発、人工GPIアンカー型タンパク質の作製など、新しい複数の研究に発展させることができた。
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