代表タンパク質構造群との構造アラインメントスコアプロファイルに基づくタンパク質間相互作用予測の高速化

林 孝紀; 大上 雅史; 秋山 泰.

論文・著書情報

タイトル

和文:	代表タンパク質構造群との構造アラインメントスコアプロファイルに基づくタンパク質間相互作用予測の高速化
英文:	A Fast Protein-Protein Interaction Prediction Method with a Small Number of Representatives

著者

和文:	林孝紀, 大上雅史, 秋山泰..
英文:	Takanori Hayashi, Masahito Ohue, Yutaka Akiyama.

言語

Japanese

掲載誌/書名

和文:	研究報告バイオ情報学（BIO）
英文:

巻, 号, ページ

Vol. 2019-BIO-57 No. 12 pp. 1-8

出版年月

2019年3月1日

出版者

和文:	情報処理学会
英文:

会議名称

和文:	情報処理学会研究報告バイオ情報学（BIO）
英文:

開催地

和文:	石川県
英文:

公式リンク

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/ej/?action=pages_view_main&active_action=repository_view_main_item_detail&item_id=194999&item_no=1&page_id=13&block_id=8

アブストラクト

タンパク質間相互作用(PPI)は生命現象を理解する上で重要な役割を果たしており，計算機によるPPI予測が注目されている．2010年にHueらはタンパク質の構造アラインメントから算出される立体構造の類似度を用いたカーネル法によって，アミノ酸配列に基づく手法に比べて予測精度の向上を実現した．しかしHueらの手法には以下の2つの問題点が存在する：(1)タンパク質間グラム行列の作成に全組み合わせの構造アラインメントを行うため計算時間がかかる．(2)新規タンパク質を予測するときに類似度行列の半正定値化変換と全データでの学習を都度行う必要がある．本研究では，あらかじめ用意した少数の代表的なタンパク質構造群（タンパク質ライブラリ）との構造アラインメントから得られるベクトル表現によって，擬似的な構造類似度を計算する手法を提案する．提案手法はタンパク質ライブラリのみとの構造アラインメントを行えばよく，問題点(1)を解決可能である．さらに，半正定値性が保たれる一般的な実数ベクトル間の類似度を用いることができ，行列の変換が不要となるため問題点(2)も解決される．先行研究に基づいて作成した2つの評価データセットを使用した計算機実験により，提案手法がHueらの手法に比べて予測精度ではわずかに劣るものの，5-50倍の高速化が可能であることを示した．

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