3 0 0 0 OA ムスカリン性アセチルコリン受容体の構造と機能制御
- 著者
- 芳賀 達也
- 出版者
- 公益社団法人 日本薬理学会
- 雑誌
- 日本薬理学雑誌 (ISSN:00155691)
- 巻号頁・発行日
- vol.141, no.6, pp.321-326, 2013 (Released:2013-06-10)
- 参考文献数
- 38
ムスカリン性アセチルコリン受容体について,その概略,最近決定されたM2サブタイプ(ムスカリンM2受容体)の立体構造,受容体の細胞内移行,創薬の対象としてのアロステリックサイト,などについて解説した.ムスカリン受容体は,ロドプシン,βアドレナリン受容体と共に,Gタンパク質共役受容体(GPCR)のモデルとしての役割を担ってきた.ムスカリンM2受容体の細胞膜貫通構造は,ロドプシンやβアドレナリン受容体のそれとよく似ており,同じような機構で働くと推測される.ムスカリン受容体の細胞内第3ループ(I3)は,特徴的に長く,フレキシブルな構造を持ち,受容体のアゴニスト依存性リン酸化・細胞内移行に寄与する.細胞外ループもムスカリン受容体に特徴的な構造をしており,アロステリックサイトを構成する.アロステリックサイトに働くリガンド,特にM1受容体特異的なPositive Allosteric Modulator(PAM)はアルツハイマー病の,M4特異的なPAMは統合失調症の薬となることが期待されている.
- 著者
- 吉田 舜 北園 淳 小澤 誠一 菅原 貴弘 芳賀 達也
- 出版者
- 一般社団法人 電気学会
- 雑誌
- 電気学会論文誌. C (ISSN:03854221)
- 巻号頁・発行日
- vol.136, no.3, pp.340-347, 2016
- 被引用文献数
- 3
In recent years, along with the popularization of SNS, the incidents, which are called flaming, that the number of negative comments surges are on the increase. This becomes a problem for companies because flamings hurt companies reputation. In order to minimalize the damage of reputation, we propose the method that detects flamings by estimating the sentiment polarities of SNS comments. Because of the unique SNS characteristics such as repetition of same comments, the polarities of words are sometimes wrongly estimated. To alleviate this problem, transfer learning is introduced. In this research, the sentiment polarities of words are trained in every domain. This will enable to extract the words that are domain-specific and dictate the polarity of comments. These words are occurred in retweets. Transfer learning is implemented to non-extracted words by averaging the occurrence probabilities in other domains. These processes keep the polarities of important words that dictate the polarity of comments and modify the wrongly estimated polarities of words. The experimental results show that the proposed method improves the performance of estimating the sentiment polarity of comments. Moreover, flamings can be detected without missing by monitoring time course of the number of negative comments.