著者

吉川 舜亮 石田 貴士 関嶋 政和 秋山 泰

雑誌

研究報告バイオ情報学(BIO)

巻号頁・発行日

vol.2013-BIO-34, no.1, pp.1-7, 2013-06-20

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近年,次世代シーケンサの開発により大量のゲノム情報を高速かつ低価格で読み取ることが可能となった一方で,一度に読み取ることができるリードの長さが第一世代のシーケンサが数百塩基であるのに比べて第二世代以降のシーケンサでは数十から百数十塩基と短くなっており,それに伴って様々なショートリード向けのアセンブラが考案されている.本研究では,まず高速,省メモリのアセンブラとして近年提案された Sparse Assembler の性能評価を行い,主に最大メモリ使用量,実行時間の面で優れる一方で,出力されるコンティグの質は他のアセンブラに劣ることを確認した.そこで本研究では多くの研究で使用実績のある Velvet にこのアルゴリズムを適用することで,Velvet のアルゴリズムを基本としながらも従来のものより短時間かつ少ないメモリ使用量のアセンブラを実装することを目指した.

著者

新井 直樹 吉川 舜亮 安尾 信明 中嶋 悠介 吉野 龍之介 関嶋 政和

出版者

公益社団法人 日本化学会・情報化学部会

雑誌

ケモインフォマティクス討論会予稿集 第38回ケモインフォマティクス討論会 東京

巻号頁・発行日

pp.104-105, 2015 (Released:2015-10-01)

参考文献数

2

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Structure Based Drug Discovery (SBDD)では、標的となる蛋白質の構造に対して、ヒット化合物の探索が行われる。ヒット化合物が得られた後に、活性をあげたり物性を改善するなど、化合物をよりドラッグライクな化合物へと変化させていく。本研究では、実際に合成が可能であるように化合物の成長を行うことが可能となるよう、Hydrogen Bonding Donor (HBD), Hydrogen BondingAcceptor (HBA)の数、安定性の増加に関与する合成ルールを多段階に適用することで化合物をドラッグライクに変化させることを可能にした。さらに、webサービスとして実装することで、ユーザがヒット化合物を得た後に、インタラクティブに合成ルールを確認しながらヒット化合物から合成可能なドラッグライクな化合物群を獲得することを可能にしている。