著者

藤原 隆之 松崎 由理 石田 貴士 秋山 泰

雑誌

研究報告バイオ情報学(BIO)

巻号頁・発行日

vol.2012, no.19, pp.1-3, 2012-06-21

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タンパク質間ドッキング予測ソフトウェア "MEGADOCK" では,目的関数に形状相補性と静電相互作用の 2 つの項を用いているが,その最適なバランスは対象毎に一定ではなく,それを決定することは困難である.そのため,先行研究として予測精度改善のため目的関数のうち静電相互作用項の重みをタンパク質の表面電荷等の特徴から動的に調整する手法が提案されたが,いくつかの問題を含んでいた.そこで,本研究では従来手法の再検証を行い,サポートベクター回帰を用いた改良を提案する.改良された手法では従来使用されたデータセットにおいて予測性能の向上が確認され,その上で新たなデータセットへの適用も行った。The protein-protein docking software "MEGADOCK" uses the two terms in its target function; shape complementarity and electrostatic. However, the optimal balance between those two terms is defferent for each protein. Thus, dynamic adjustment of the weight of the electrostatic term based on the surface charge of a protein was proposed in a previous work. In this work, we improved the method by using support vector regression and additional characteristics of a protein. By using our new method, we achieved the better prediction performance for the data used in the previous study. We also applied the method to new data set.