著者

西川 郁子

出版者

立命館大学

雑誌

基盤研究(C)

巻号頁・発行日

2011

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タンパク質の代表的な翻訳後修飾であるリン酸化を対象に、サポートベクターマシンを用いた機械学習により修飾部位を予測した。対象部位をドメインと天然変性(ID)領域に分けて取り扱った点が新規であり、ドメインではアミノ酸配列情報のみで十分予測可能だが、IDでは部位特異的な進化的保存度情報が有効であった。配列保存性が低いIDにおいては部位ごとの保存度は非一様であり、リン酸化部位、その中でも機能性が明確なリン酸化部位での保存度が髙いことが分かり、翻ってそれらの予測に有効であった。