| 研究実績の概要 |
本年度は以下の項目について研究を実施した．
【マルチモーダル構造類似度の性能向上】部分空間セットに対して，相互部分空間(MSM)の替わりに，判別性能が格段に優れているグラスマン判別分析（GDA）を適用することで，構造類似度の判別能力を大きく向上させた．
【構造類似度の有効性検証】Astralデータベースから，アミノ酸列一致が20%以下の700個のタンパク質をランダム選択することで評価データセットを構築した．これを用いて，現在標準的に使われているアライメントベースの方法（CE+RMSD，CE+Z-score, FATCAT, TM-align+TM-score)との性能比較を行った．その結果， MSMに基づく前年度方式：60.86%， CEwith RMSD:33.86%, CE with Z-score:49.14% ,FATCAT with raw score:53.14%, TM-align with TM-score:64%に対して，改良方式の識別性能は69.43%となり，GDA導入の有効性を確認した．
【構造類似度計算サーバーの構築】上記アルゴリズムを実装した計算機サーバー(View-based Protein Comparison (VPC) system)を構築した．本サーバーは，ユーザが比較したい２つの３次元タンパク質をネット経由で指定すると，両者の３次元構造類似度を上記アルゴリズムで計算し，ユーザにフィードバックする．
【研究成果の発表】研究成果をまとめた論文（２本）を英文ジャーナルへ投稿し，判定待ちである．
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