DOI： 10.1101/2023.12.25.573282

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掲載種別：研究論文（学術雑誌）   出版者・発行元：American Chemical Society (ACS)  

DOI： 10.1021/acsomega.3c01314

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記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

Recently, cyclic peptides have been considered breakthrough drugs because they can interact with "undruggable" targets such as intracellular protein-protein interactions. Membrane permeability is an essential indicator of oral bioavailability and intracellular targeting, and the development of membrane-permeable peptides is a bottleneck in cyclic peptide drug discovery. Although many experimental data on membrane permeability of cyclic peptides have been reported, a comprehensive database is not yet available. A comprehensive membrane permeability database is essential for developing computational methods for cyclic peptide drug design. In this study, we constructed CycPeptMPDB, the first web-accessible database of cyclic peptide membrane permeability. We collected information on a total of 7334 cyclic peptides, including the structure and experimentally measured membrane permeability, from 45 published papers and 2 patents from pharmaceutical companies. To unambiguously represent cyclic peptides larger than small molecules, we used the hierarchical editing language for macromolecules notation to generate a uniform sequence representation of peptides. In addition to data storage, CycPeptMPDB provides several supporting functions such as online data visualization, data analysis, and downloading. CycPeptMPDB is expected to be a valuable platform to support membrane permeability research on cyclic peptides. CycPeptMPDB can be freely accessed at http://cycpeptmpdb.com.

DOI： 10.1021/acs.jcim.2c01573

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記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

Naturally occurring peptides with high membrane permeability often have ester bonds on their backbones. However, the impact of amide-to-ester substitutions on the membrane permeability of peptides has not been directly evaluated. Here we report the effect of amide-to-ester substitutions on the membrane permeability and conformational ensemble of cyclic peptides related to membrane permeation. Amide-to-ester substitutions are shown to improve the membrane permeability of dipeptides and a model cyclic hexapeptide. NMR-based conformational analysis and enhanced sampling molecular dynamics simulations suggest that the conformational transition of the cyclic hexapeptide upon membrane permeation is differently influenced by an amide-to-ester substitution and an amide N-methylation. The effect of amide-to-ester substitution on membrane permeability of other cyclic hexapeptides, cyclic octapeptides, and a cyclic nonapeptide is also investigated to examine the scope of the substitution. Appropriate utilization of amide-to-ester substitution based on our results will facilitate the development of membrane-permeable peptides.

DOI： 10.1038/s41467-023-36978-z

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記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

Cyclic peptides have attracted attention as a promising pharmaceutical modality due to their potential to selectively inhibit previously undruggable targets, such as intracellular protein-protein interactions. Poor membrane permeability is the biggest bottleneck hindering successful drug discovery based on cyclic peptides. Therefore, the development of computational methods that can predict membrane permeability and support elucidation of the membrane permeation mechanism of drug candidate peptides is much sought after. In this study, we developed a protocol to simulate the behavior in membrane permeation steps and estimate the membrane permeability of large cyclic peptides with more than or equal to 10 residues. This protocol requires the use of a more realistic membrane model than a single-lipid phospholipid bilayer. To select a membrane model, we first analyzed the effect of cholesterol concentration in the model membrane on the potential of mean force and hydrogen bonding networks along the direction perpendicular to the membrane surface as predicted by molecular dynamics simulations using cyclosporine A. These results suggest that a membrane model with 40 or 50 mol % cholesterol was suitable for predicting the permeation process. Subsequently, two types of membrane models containing 1-palmitoyl-2-oleoyl-sn-glycero-3-phosphocholine and 40 and 50 mol % cholesterol were used. To validate the efficiency of our protocol, the membrane permeability of 18 ten-residue peptides was predicted. Correlation coefficients of R > 0.8 between the experimental and calculated permeability values were obtained with both model membranes. The results of this study demonstrate that the lipid membrane is not just a medium but also among the main factors determining the membrane permeability of molecules. The computational protocol proposed in this study and the findings obtained on the effect of membrane model composition will contribute to building a schematic view of the membrane permeation process. Furthermore, the results of this study will eventually aid the elucidation of design rules for peptide drugs with high membrane permeability.

DOI： 10.1021/acs.jcim.2c00931

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記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）   出版者・発行元：American Chemical Society ({ACS})  

Virtual screening is a commonly used process to search for feasible drug candidates from a huge number of compounds during the early stages of drug design. As the compound database continues to expand to billions of entries or more, there remains an urgent need to accelerate the process of docking calculations. Reuse of calculation results is a possible way to accelerate the process. In this study, we first propose yet another virtual screening-oriented docking strategy by combining three factors, namely, compound decomposition, simplified fragment grid storing k-best scores, and flexibility consideration with pregenerated conformers. Candidate compounds contain many common fragments (chemical substructures). Thus, the calculation results of these common fragments can be reused among them. As a proof-of-concept of the aforementioned strategies, we also conducted the development of REstretto, a tool that implements the three factors to enable the reuse of calculation results. We demonstrated that the speed and accuracy of REstretto were comparable to those of AutoDock Vina, a well-known free docking tool. The implementation of REstretto has much room for further performance improvement, and therefore, the results show the feasibility of the strategy. The code is available under an MIT license at https://github.com/akiyamalab/restretto.

DOI： 10.1021/acsomega.2c03470

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掲載種別：研究論文（学術雑誌）   出版者・発行元：{MDPI} {AG}  

DOI： 10.3390/e24030354

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記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

MOTIVATION: In recent years, cyclic peptide drugs have been receiving increasing attention because they can target proteins that are difficult to be tackled by conventional small-molecule drugs or antibody drugs. Plasma protein binding rate (%PPB) is a significant pharmacokinetic property of a compound in drug discovery and design. However, due to structural differences, previous computational prediction methods developed for small-molecule compounds cannot be successfully applied to cyclic peptides, and methods for predicting the PPB rate of cyclic peptides with high accuracy are not yet available. RESULTS: Cyclic peptides are larger than small molecules, and their local structures have a considerable impact on PPB; thus, molecular descriptors expressing residue-level local features of cyclic peptides, instead of those expressing the entire molecule, as well as the circularity of the cyclic peptides should be considered. Therefore, we developed a prediction method named CycPeptPPB using deep learning that considers both factors. First, the macrocycle ring of cyclic peptides was decomposed residue by residue. The residue-based descriptors were arranged according to the sequence information of the cyclic peptide. Furthermore, the circular data augmentation method was used, and the circular convolution method CyclicConv was devised to express the cyclic structure. CycPeptPPB exhibited excellent performance, with mean absolute error (MAE) of 4.79% and correlation coefficient (R) of 0.92 for the public drug dataset, compared to the prediction performance of the existing PPB rate prediction software (MAE=15.08%, R=0.63). AVAILABILITY AND IMPLEMENTATION: The data underlying this article are available in the online supplementary material. The source code of CycPeptPPB is available at https://github.com/akiyamalab/cycpeptppb. SUPPLEMENTARY INFORMATION: Supplementary data are available at Bioinformatics online.

DOI： 10.1093/bioinformatics/btab726

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記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

DOI： 10.3390/genes12091455

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担当区分：最終著者,　責任著者   記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）   出版者・発行元：American Chemical Society (ACS)  

Membrane permeability is a significant obstacle facing the development of cyclic peptide drugs. However, membrane permeation mechanisms are poorly understood. To investigate common features of permeable (and nonpermeable) designs, it is necessary to reproduce the membrane permeation process of cyclic peptides through the lipid bilayer. We simulated the membrane permeation process of 100 six-residue cyclic peptides across the lipid bilayer based on steered molecular dynamics (MD) and replica-exchange umbrella sampling simulations and predicted membrane permeability using the inhomogeneous solubility-diffusion model and a modified version of it. Furthermore, we confirmed the effectiveness of this protocol by predicting the membrane permeability of 56 eight-residue cyclic peptides with diverse chemical structures, including some confidential designs from a pharmaceutical company. As a result, a reasonable correlation between experimentally assessed and calculated membrane permeability of cyclic peptides was observed for the peptide libraries, except for strongly hydrophobic peptides. Our analysis of the MD trajectory demonstrated that most peptides were stabilized in the boundary region between bulk water and membrane and that for most peptides, the process of crossing the center of the membrane is the main obstacle to membrane permeation. The height of this barrier is well correlated with the electrostatic interaction between the peptide and the surrounding media. The structural and energetic features of the representative peptide at each vertical position within the membrane were also analyzed, revealing that peptides permeate the membrane by changing their orientation and conformation according to the surrounding environment.

DOI： 10.1021/acs.jcim.1c00380

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担当区分：最終著者,　責任著者   記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）  

Information on protein-protein interactions (PPIs) not only advances our
understanding of molecular biology but also provides important clues for target
selection in drug discovery and the design of PPI inhibitors. One of the
techniques used for computational prediction of PPIs is protein-protein docking
calculations, and a variety of software has been developed. However, a friendly
interface for users who are not sufficiently familiar with the command line
interface has not been developed so far. In this study, we have developed a
graphical user interface, MEGADOCK-GUI, which enables users to easily predict
PPIs and protein complex structures. In addition to the original 3-D molecular
viewer and input file preparation functions, MEGADOCK-GUI is software that can
automatically perform complete cross-docking of $M$ vs. $N$ proteins. With
MEGADOCK-GUI, various applications related to the prediction of PPIs, such as
ensemble docking that handles multiple conformations of proteins and screening
of binding partner proteins that bind to specific proteins, can now be easily
performed.

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その他リンク： http://arxiv.org/pdf/2105.03617v1

記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）   出版者・発行元：{MDPI} {AG}  

Periodontitis is an inflammation of tooth-supporting tissues, which is caused by bacteria in the subgingival plaque (biofilm) and the host immune response. Traditionally, subgingival pathogens have been investigated using methods such as culturing, DNA probes, or PCR. The development of next-generation sequencing made it possible to investigate the whole microbiome in the subgingival plaque. Previous studies have implicated dysbiosis of the subgingival microbiome in the etiology of periodontitis. However, details are still lacking. In this study, we conducted a metagenomic analysis of subgingival plaque samples from a group of Japanese individuals with and without periodontitis. In the taxonomic composition analysis, genus Bacteroides and Mycobacterium demonstrated significantly different compositions between healthy sites and sites with periodontal pockets. The results from the relative abundance of functional gene categories, carbohydrate metabolism, glycan biosynthesis and metabolism, amino acid metabolism, replication and repair showed significant differences between healthy sites and sites with periodontal pockets. These results provide important insights into the shift in the taxonomic and functional gene category abundance caused by dysbiosis, which occurs during the progression of periodontal disease.

DOI： 10.3390/ijms22105298

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記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

DOI： 10.1053/j.gastro.2021.02.013

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その他リンク： https://lens.org/078-876-781-729-191

記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

DOI： 10.1016/j.chom.2020.06.005

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その他リンク： https://lens.org/017-865-169-917-413

記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

DOI： 10.1080/03610926.2019.1594295

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その他リンク： https://lens.org/016-051-677-137-65X

記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

DOI： 10.3390/ijerph17165842

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Public cloud computing environments, such as Amazon AWS, Microsoft Azure, and
the Google Cloud Platform, have achieved remarkable improvements in
computational performance in recent years, and are also expected to be able to
perform massively parallel computing. As the cloud enables users to use
thousands of CPU cores and GPU accelerators casually, and various software
types can be used very easily by cloud images, the cloud is beginning to be
used in the field of bioinformatics. In this study, we ported the original
protein-protein interaction prediction (protein-protein docking) software,
MEGADOCK, into Microsoft Azure as an example of an HPC cloud environment. A
cloud parallel computing environment with up to 1,600 CPU cores and 960 GPUs
was constructed using four CPU instance types and two GPU instance types, and
the parallel computing performance was evaluated. Our MEGADOCK on Azure system
showed a strong scaling value of 0.93 for the CPU instance when H16 instance
with 100 instances were used compared to 50, and a strong scaling value of 0.89
for the GPU instance when NC24 instance with 20 were used compared to 5.
Moreover, the results of the usage fee and total computation time supported
that using a GPU instance reduced the computation time of MEGADOCK and the
cloud usage fee required for the computation. The developed environment
deployed on the cloud is highly portable, making it suitable for applications
in which an on-demand and large-scale HPC environment is desirable.

DOI： 10.1007/978-3-030-69984-0_53

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その他リンク： http://arxiv.org/pdf/2006.08905v1

Abstract In this manuscript, we showed a statistically significant difference of the doubling times of the death toll between the group of countries with national universal Bacillus Calmette-Guerin (BCG) vaccination and the group without it for recent years. Based on a statistical test, the distributions of the doubling time of these two groups were significantly different (p=0.007). Miller et al. reported the relationship between BCG vaccination and mortality for COVID-19 based on deaths per million inhabitants. However, they did not take into account the differences in COVID-19 detection rates among the countries and the epidemic stages of the countries. Therefore we used a doubling time of the death toll as a more stable indicator instead. We also investigated the dependency of the BCG strains. Among the 42 BCG-vaccinated countries, the median doubling time of the eight countries using “Tokyo 172-1” strain at least partially (Japan, Iraq, Malaysia, South Korea, Philippines, Saudi Arabia, Pakistan, and Bangladesh) was 7.2 days, and that of the other 34 vaccinated countries was 5.5 days. Their distributions were also significantly different (p=0.026).

DOI： 10.1101/2020.04.06.20055251

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その他リンク： https://lens.org/034-288-684-460-007

掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

DOI： 10.14529/js200102

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掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）   出版者・発行元：Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics)  

DOI： 10.1007/978-3-030-48842-0_2

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その他リンク： https://dblp.uni-trier.de/db/conf/scfa/scfa2020.html#AoyamaWOA20

記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

DOI： 10.2142/biophysico.BSJ-2019050

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その他リンク： https://lens.org/012-380-392-395-489

記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

DOI： 10.1038/s41598-019-55069-y

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その他リンク： https://lens.org/045-492-132-391-725

記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

DOI： 10.1016/j.jmgm.2019.07.009

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その他リンク： https://lens.org/022-411-045-076-979

掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）   出版者・発行元：IEEE  

DOI： 10.1109/BIBE.2019.00035

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その他リンク： https://dblp.uni-trier.de/db/conf/bibe/bibe2019.html#OhueYIA19

Machine learning is often used in virtual screening to find compounds that
are pharmacologically active on a target protein. The weave module is a type of
graph convolutional deep neural network that uses not only features focusing on
atoms alone (atom features) but also features focusing on atom pairs (pair
features); thus, it can consider information of nonadjacent atoms. However, the
correlation between the distance on the graph and the three-dimensional
coordinate distance is uncertain. In this paper, we propose three improvements
for modifying the weave module. First, the distances between ring atoms on the
graph were modified to bring the distances on the graph closer to the
coordinate distance. Second, different weight matrices were used depending on
the distance on the graph in the convolution layers of the pair features.
Finally, a weighted sum, by distance, was used when converting pair features to
atom features. The experimental results show that the performance of the
proposed method is slightly better than that of the weave module, and the
improvement in the distance representation might be useful for compound
activity prediction.

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その他リンク： http://arxiv.org/pdf/1907.01103v2

記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

DOI： 10.1016/j.bbrep.2019.01.008

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その他リンク： https://lens.org/066-027-314-913-940

記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

DOI： 10.1007/s11030-018-9842-3

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記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

DOI： 10.1016/j.bpj.2018.11.3026

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その他リンク： https://dblp.uni-trier.de/db/journals/bmcbi/bmcbi19S.html#HayashiMYOA18

DOI： 10.1145/3365610.3368409

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その他リンク： https://dblp.uni-trier.de/db/conf/mum/mum2019.html#JiangZIKNSOA19

記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

DOI： 10.1186/s12859-018-2529-z

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その他リンク： https://dblp.uni-trier.de/db/journals/bmcbi/bmcbi19S.html#TajimiWYYOA18

記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

DOI： 10.1007/s11095-018-2479-1

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記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

DOI： 10.1007/s10015-017-0416-8

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その他リンク： https://dblp.uni-trier.de/db/journals/alr/alr23.html#SuzukiOA18

記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

DOI： 10.1016/j.compbiolchem.2018.03.013

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その他リンク： https://dblp.uni-trier.de/db/journals/candc/candc74.html#YanagisawaKKOA18

記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

AIMS: We report the autopsy findings of a 58-year-old man with malignant mesothelioma in the left pleural cavity. METHODS AND RESULTS: The patient had a history of asbestos exposure, and the chest computed tomography scan on initial admission demonstrated an extrapleural sign, suggesting a nodular lesion in the chest wall. However, no nodular lesions were detectable in either of his lungs. In spite of chemotherapy, he died 4 months after the initial admission. An autopsy revealed markedly thickened pleura in a large section of the left pleural cavity without visible intrapulmonary primary tumour lesions. Histological examination of a biopsy specimen obtained prior to chemotherapy and that of an autopsy specimen showed that the pleural tumour was composed of a mixture of mesothelioma and tumour cells with squamous differentiation mimicking squamous cell carcinoma. CONCLUSIONS: To the best of our knowledge, this is the first case report of mesothelioma with extensive squamous differentiation in the English-language literature. The extensive squamous differentiation reminiscent of squamous cell carcinoma can be a pitfall in the pathological diagnosis of pleural cytology and that of biopsy specimens from patients with mesothelioma. Here, we report autopsy findings of a case of malignant mesothelioma with portions of extensive squamous differentiation, mimicking a squamous cell carcinoma.

DOI： 10.1111/his.13482

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記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

DOI： 10.1186/s12859-018-2073-x

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記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

DOI： 10.1016/j.compbiolchem.2018.02.008

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その他リンク： https://dblp.uni-trier.de/db/journals/candc/candc73.html#BanOA18

記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

DOI： 10.1080/07391102.2017.1329098

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その他リンク： https://lens.org/023-796-028-741-654

記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

DOI： 10.1038/s41598-017-06411-9

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その他リンク： https://lens.org/011-525-842-841-14X

記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

DOI： 10.1093/bioinformatics/btx178

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その他リンク： https://dblp.uni-trier.de/db/journals/bioinformatics/bioinformatics33.html#YanagisawaKSOIA17

記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

DOI： 10.1038/s41598-017-10275-4

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記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）  

DOI： 10.1109/ICCABS.2017.8114299

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その他リンク： https://dblp.uni-trier.de/db/conf/iccabs/iccabs2017.html#BanOA17

記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

DOI： 10.3390/ijms18102124

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その他リンク： https://lens.org/066-477-973-497-707

記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

DOI： 10.1016/j.bpj.2016.11.2421

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その他リンク： https://lens.org/077-365-459-201-945

掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

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その他リンク： https://dblp.uni-trier.de/db/journals/corr/corr1705.html#OhueYBA17

記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）  

DOI： 10.1007/978-3-319-63312-1_48

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その他リンク： http://arxiv.org/pdf/1705.01667v2

記述言語：英語   掲載種別：論文集(書籍)内論文  

DOI： 10.1007/10_2016_41

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その他リンク： https://lens.org/000-339-409-344-558

記述言語：英語   掲載種別：論文集(書籍)内論文  

DOI： 10.1007/978-1-4939-7015-5_2

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その他リンク： https://lens.org/002-771-571-070-220

記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

DOI： 10.1371/journal.pone.0157338

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掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

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その他リンク： https://lens.org/129-521-194-668-895

記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

DOI： 10.1016/j.xphs.2016.04.023

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その他リンク： https://lens.org/006-564-709-886-315

記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

DOI： 10.1016/j.bpj.2015.11.1759

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その他リンク： https://lens.org/027-248-641-360-663

記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

DOI： 10.2142/biophysico.13.0_209

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その他リンク： https://lens.org/063-995-691-298-25X

記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

DOI： 10.2142/biophysico.13.0_105

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その他リンク： https://lens.org/180-482-575-404-56X

記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

DOI： 10.1038/srep17209

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記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

DOI： 10.1093/bioinformatics/btu780

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その他リンク： https://dblp.uni-trier.de/db/journals/bioinformatics/bioinformatics31.html#SuzukiKIA15

記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

DOI： 10.1186/1752-0509-9-S1-S6

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その他リンク： https://dblp.uni-trier.de/db/journals/bmcsb/bmcsb9S.html#ShimodaSOIA15

掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

DOI： 10.2197/ipsjtbio.8.21

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その他リンク： https://lens.org/050-647-253-987-220

記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

DOI： 10.1186/s12859-014-0406-y

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その他リンク： https://dblp.uni-trier.de/db/journals/bmcbi/bmcbi15.html#YanoMAYK14

記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

DOI： 10.1124/dmd.114.057893

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記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

DOI： 10.1371/journal.pone.0103833

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その他リンク： https://lens.org/140-131-994-210-377

掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

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その他リンク： https://lens.org/010-430-082-021-57X

掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

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その他リンク： https://lens.org/072-809-988-052-060

記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

DOI： 10.2174/09298665113209990066

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その他リンク： https://lens.org/003-694-090-161-64X

記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

DOI： 10.2174/09298665113209990050

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記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

DOI： 10.1093/bioinformatics/btu532

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その他リンク： https://dblp.uni-trier.de/db/journals/bioinformatics/bioinformatics30.html#OhueSSMIA14

掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

DOI： 10.14529/jsfi140206

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記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）   出版者・発行元：一般社団法人 日本生物物理学会  

DOI： 10.2142/biophys.54.S240_1

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記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）   出版者・発行元：一般社団法人 日本生物物理学会  

DOI： 10.2142/biophys.54.S197_2

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記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）  

DOI： 10.1007/978-3-319-09330-7_32

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その他リンク： https://dblp.uni-trier.de/db/conf/icic/icic2014-3.html#KomatsuIA14

掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

DOI： 10.1080/1062936X.2013.864997

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記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

BACKGROUND: Elucidation of protein-protein interaction (PPI) networks is important for understanding disease mechanisms and for drug discovery. Tertiary-structure-based in silico PPI prediction methods have been developed with two typical approaches: a method based on template matching with known protein structures and a method based on de novo protein docking. However, the template-based method has a narrow applicable range because of its use of template information, and the de novo docking based method does not have good prediction performance. In addition, both of these in silico prediction methods have insufficient precision, and require validation of the predicted PPIs by biological experiments, leading to considerable expenditure; therefore, PPI prediction methods with greater precision are needed. RESULTS: We have proposed a new structure-based PPI prediction method by combining template-based prediction and de novo docking prediction. When we applied the method to the human apoptosis signaling pathway, we obtained a precision value of 0.333, which is higher than that achieved using conventional methods (0.231 for PRISM, a template-based method, and 0.145 for MEGADOCK, a non-template-based method), while maintaining an F-measure value (0.285) comparable to that obtained using conventional methods (0.296 for PRISM, and 0.220 for MEGADOCK). CONCLUSIONS: Our consensus method successfully predicted a PPI network with greater precision than conventional template/non-template methods, which may thus reduce the cost of validation by laboratory experiments for confirming novel PPIs from predicted PPIs. Therefore, our method may serve as an aid for promoting interactome analysis.

DOI： 10.1186/1753-6561-7-S7-S6

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記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）   出版者・発行元：1  

BACKGROUND: Protein-protein interaction (PPI) plays a core role in cellular functions. Massively parallel supercomputing systems have been actively developed over the past few years, which enable large-scale biological problems to be solved, such as PPI network prediction based on tertiary structures. RESULTS: We have developed a high throughput and ultra-fast PPI prediction system based on rigid docking, "MEGADOCK", by employing a hybrid parallelization (MPI/OpenMP) technique assuming usages on massively parallel supercomputing systems. MEGADOCK displays significantly faster processing speed in the rigid-body docking process that leads to full utilization of protein tertiary structural data for large-scale and network-level problems in systems biology. Moreover, the system was scalable as shown by measurements carried out on two supercomputing environments. We then conducted prediction of biological PPI networks using the post-docking analysis. CONCLUSIONS: We present a new protein-protein docking engine aimed at exhaustive docking of mega-order numbers of protein pairs. The system was shown to be scalable by running on thousands of nodes. The software package is available at: http://www.bi.cs.titech.ac.jp/megadock/k/.

DOI： 10.1186/1751-0473-8-18

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その他リンク： https://dblp.uni-trier.de/db/journals/scfbm/scfbm8.html#MatsuzakiUOSSIA13

記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

DOI： 10.2174/15734099113099990031

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その他リンク： https://lens.org/020-682-811-247-063

記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

DOI： 10.1371/journal.pone.0069365

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掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

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その他リンク： https://lens.org/002-125-282-902-055

記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

DOI： 10.1186/1471-2105-14-S8-S7

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その他リンク： https://dblp.uni-trier.de/db/journals/bmcbi/bmcbi14S.html#NamikiIA13

記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

DOI： 10.1016/j.ympev.2013.02.011

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記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）   出版者・発行元：ACM  

DOI： 10.1145/2506583.2506669

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その他リンク： https://dblp.uni-trier.de/db/conf/bcb/bcb2013.html#OhueMSIA13

記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）   出版者・発行元：一般社団法人 日本生物物理学会  

DOI： 10.2142/biophys.53.S203_2

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掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）   出版者・発行元：ACM  

DOI： 10.1145/2506583.2506693

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その他リンク： https://dblp.uni-trier.de/db/conf/bcb/bcb2013.html#ShimodaISOA13

掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）   出版者・発行元：ACM  

DOI： 10.1145/2506583.2506670

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その他リンク： https://dblp.uni-trier.de/db/conf/bcb/bcb2013.html#ShimodaOMFUIA13

DOI： 10.1007/978-1-4614-6418-1_714-1

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その他リンク： https://lens.org/028-010-092-267-007

記述言語：日本語  

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記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

DOI： 10.1371/journal.pone.0036060

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その他リンク： https://lens.org/144-127-918-949-958

記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）  

DOI： 10.1007/978-3-642-34123-6_16

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その他リンク： https://dblp.uni-trier.de/db/conf/prib/prib2012.html#OhueMIA12

記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）   出版者・発行元：一般社団法人 日本生物物理学会  

DOI： 10.2142/biophys.52.S122_1

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その他リンク： https://lens.org/040-996-385-786-175

記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）  

DOI： 10.1109/SC.Companion.2012.320

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その他リンク： https://dblp.uni-trier.de/db/conf/sc/sc2012c.html#SuzukiIA12

記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）  

DOI： 10.1007/978-3-642-31837-5_66

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その他リンク： https://dblp.uni-trier.de/db/conf/icic/icic2012-3.html#NamikiIA12

記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

DOI： 10.1016/j.jmb.2011.09.031

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掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

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その他リンク： https://lens.org/147-473-994-477-092

記述言語：英語  

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記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

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掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）   出版者・発行元：IEEE  

DOI： 10.1109/3DIC.2012.6263017

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その他リンク： https://dblp.uni-trier.de/db/conf/3dic/3dic2011.html#KikuchiUFAWKGOKKAO11

掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

DOI： 10.2197/ipsjtbio.4.21

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記述言語：日本語   出版者・発行元：Information Processing Society of Japan (IPSJ)  

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記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

DOI： 10.1124/dmd.110.032789

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掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）   出版者・発行元：CSREA Press  

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その他リンク： https://dblp.uni-trier.de/db/conf/pdpta/pdpta2010.html#KusumaA10

掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

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その他リンク： https://lens.org/115-209-207-439-481

掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

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その他リンク： https://lens.org/179-495-449-693-302

記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

DOI： 10.1093/nar/gkm999

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記述言語：英語   出版者・発行元：Information and Media Technologies 編集運営会議  

We created a Free Energy Landscape Analysis System based on a parallelized molecular dynamics (MD) simulation adapted for the IBM Blue Gene/L supercomputer. We begin with an outline of our Free Energy Landscape Analysis system. Next we discuss how Parallel MD was tuned for Blue Gene/L. We then show the results for some test targets run on Blue Gene/L, including their efficiency. Finally, we mention some future directions for extension of this project.

DOI： 10.11185/imt.3.201

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記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）   出版者・発行元：Information Processing Society of Japan  

In many cases of biological observations such as cell array, DNA micro-array or tissue microscopy, primary data are obtained as photographs. Specialized processing methods are needed for each kind of photographs because they have very wide variety, and often needed automated systems for modern high-throughput observations. We developed a fully-automated image processing system for cell array, high-throughput time series observation system for living cells, to evaluate gene expression levels and phenotype changes in time of each cell.

DOI： 10.2197/ipsjdc.3.728

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記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）  

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記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）  

Web of Science

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その他リンク： https://dblp.uni-trier.de/db/conf/pdcn/pdcn2007.html#SekijimaDNAS07

記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）  

DOI： 10.1007/978-3-540-74742-0_84

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その他リンク： https://dblp.uni-trier.de/db/conf/ispa/ispa2007.html#NukadaHNA07

掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

DOI： 10.1007/BF02697264

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記述言語：英語   出版者・発行元：一般社団法人 日本生物物理学会  

DOI： 10.2142/biophys.45.S230_4

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記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

DOI： 10.1107/S0108767305088574

Web of Science

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その他リンク： https://lens.org/098-918-572-273-683

記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

DOI： 10.1107/S090744490402428X

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記述言語：日本語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

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PubMed

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記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）   出版者・発行元：Japanese Society for Bioinformatics  

DOI： 10.11234/gi1990.14.559

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記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）   出版者・発行元：Japanese Society for Bioinformatics  

DOI： 10.11234/gi1990.13.511

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記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）  

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記述言語：日本語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）   出版者・発行元：一般社団法人 日本生物物理学会  

DOI： 10.2142/biophys.41.S79_4

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その他リンク： https://lens.org/096-723-434-556-105

記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）   出版者・発行元：Japanese Society for Bioinformatics  

DOI： 10.11234/gi1990.12.362

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記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）   出版者・発行元：Japanese Society for Bioinformatics  

DOI： 10.11234/gi1990.12.332

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記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）   出版者・発行元：Japanese Society for Bioinformatics  

DOI： 10.11234/gi1990.12.425

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記述言語：英語  

Web of Science

CiNii Books

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記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）   出版者・発行元：Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc.  

DOI： 10.1109/HPC.2000.843608

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記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）   出版者・発行元：Japanese Society for Bioinformatics  

DOI： 10.11234/gi1990.11.410

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掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）   出版者・発行元：CSREA Press  

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その他リンク： https://dblp.uni-trier.de/db/conf/pdpta/pdpta1999-3.html#AndoAON99

記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）   出版者・発行元：Japanese Society for Bioinformatics  

DOI： 10.11234/gi1990.10.202

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記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）   出版者・発行元：IEEE Computer Society  

DOI： 10.1109/IWIA.1998.779070

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記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）   出版者・発行元：Japanese Society for Bioinformatics  

Protein information analysis is widely regarded as a key technology in drug design, macromolecular engineering, and understanding genome sequences. Because vast amount of calculations are required, further speed-up for protein information analysis is very much in demand. We have implemented the PAPIA (PArallel Protein Information Analysis) system on the RWC PC cluster IIa ("PAPIA cluster") which consists of 64 Pentium Pro 200MHz microprocessors. The PAPIA system performs fast parallel processing for typical calculations in protein analysis, such as structure similarity search, sequence homology search and multiple sequence alignment, nearly 60 times faster th an a single processor. We have started a WWW service (http://www.rwcp.or.jp/papia/), allowing any biologist to easily submit jobs to the PAPIA system through a WWW browser. The user can experience the power of current parallel processing technology.

DOI： 10.11234/gi1990.9.131

PubMed

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掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

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PubMed

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その他リンク： https://lens.org/161-263-578-995-87X

記述言語：日本語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）   出版者・発行元：一般社団法人情報処理学会  

DOI： 10.1007/BFb0024223

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CiNii Books

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その他リンク： https://dblp.uni-trier.de/db/conf/ishpc/ishpc1997.html#AkiyamaMOMSNOA97

掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）   出版者・発行元：AAAI  

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その他リンク： https://dblp.uni-trier.de/conf/ismb/1997

記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）  

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その他リンク： https://lens.org/033-189-255-167-793

掲載種別：学位論文（博士）  

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その他リンク： https://lens.org/139-314-701-273-144

掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）   出版者・発行元：IEEE Computer Society  

DOI： 10.1109/TAI.1989.65368

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その他リンク： https://dblp.uni-trier.de/db/conf/ictai/ictai1989.html#KajiuraAA89

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Mitochondrial diseases are largely caused by dysfunction in mitochondrial
proteins. However, annotations of human mitochondrial proteins are scattered
across various public databases and individual studies. To facilitate research
aimed at elucidating mitochondrial functions, we constructed the
MEGADOCK-Web-Mito database as a protein-protein interaction (PPI) prediction
data archive, including prediction results for exhaustive protein pairs of 654
mitochondria-related human proteins. MEGADOCK-Web-Mito enables users to search
for all PPI prediction results efficiently and comprehensively. In particular,
we linked functional annotations to each human mitochondrial protein. The
comprehensive and specialized human mitochondrial PPI prediction results and
searching function of MEGADOCK-Web-Mito will support further research on
mitochondria and mitochondrial diseases.

arXiv

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その他リンク： http://arxiv.org/pdf/2105.00445v1

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記述言語：日本語  

タンパク質の複合体構造を予測するドッキングシミュレーションは創薬において重要な役割を果たす.タンパク質は複合体を形成する際に立体構造の一部が変化することが知られているが,ドッキングシミュレーションの際にそのような分子の柔軟性を考慮すると,候補構造の探索空間が膨大になる問題があった.そこで本研究ではゲーミフィケーションにより,探索の効率化を実現する方法を提案する.具体的には,生物物理学の知識を持たないユーザーであっても,直感的に分子表面の側鎖を動かしてより良いドッキング状態を形成可能な仕組みを備えたゲームソフトを実装し,多数のプレイヤーを競わせることで高い精度で複合体構造を予測する.本研究の利用により,計算機が自動で探索を行う旧来の手法と比較して,高精度の予測を短時間で達成できることが期待できる.

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記述言語：日本語   出版者・発行元：電子情報通信学会  

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記述言語：日本語   出版者・発行元：電子情報通信学会  

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記述言語：日本語   出版者・発行元：電子情報通信学会  

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記述言語：日本語   出版者・発行元：電子情報通信学会  

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記述言語：英語  

DOI： 10.1016/j.bpj.2016.11.2418

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その他リンク： https://lens.org/070-770-531-566-127

記述言語：英語  

DOI： 10.1016/j.bpj.2016.11.1574

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その他リンク： https://lens.org/118-124-263-301-010

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記述言語：日本語  

近年，次世代シーケンサなどに代表される実験技術の向上による爆発的な生物学データの増加に対応するため，スーパーコンピュータを用いた効率的なデータ解析，処理技術の開発は喫緊の課題となっている．ゲノム情報のうちタンパク質に翻訳されるエクソン領域の配列のみを網羅的に解析するエクソーム解析は，ゲノム配列全体を対象とする場合と比べて処理量は大幅に削減されるため効率的な解析が可能となるが，一方で将来の個別化医療に向けた解析では，数百人から千人規模のデータを現実的な時間で処理する必要があり，小型のPCクラスタでは処理が追いつかない大規模な解析が必要である．本研究では，理化学研究所のスーパーコンピュータ「京」上にエクソーム解析パイプラインを開発し，大規模エクソーム解析を目的とした生命情報解析環境を構築した．「京」上で実際に動作するエクソーム解析パイプラインの構築に加え，パイプラインの各処理でMPIによるMaster-Workerモデルでタスク分散処理を行うことで投入ジョブ数を軽減し，さらにタスクの分割などを改良することで，並列性能を改善して処理の高速化を図った．

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記述言語：日本語   出版者・発行元：電子情報通信学会  

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記述言語：日本語   出版者・発行元：電子情報通信学会  

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記述言語：英語  

DOI： 10.1016/j.bpj.2015.11.1758

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その他リンク： https://lens.org/065-881-863-396-970

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記述言語：日本語   出版者・発行元：電子情報通信学会  

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記述言語：英語   掲載種別：研究発表ペーパー・要旨（国際会議）  

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記述言語：日本語   出版者・発行元：電子情報通信学会  

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記述言語：日本語   出版者・発行元：電子情報通信学会  

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記述言語：英語   出版者・発行元：一般社団法人情報処理学会  

It is necessary to confirm that a new drug can be appropriately cleared from the human body. However, checking the clearance pathway of a drug in the human body requires clinical trials, and therefore requires large cost. Thus, computational methods for drug clearance pathway prediction have been studied. The proposed prediction methods developed previously were based on a supervised learning algorithm, which requires clearance pathway information for all drugs in a training set as input labels. However, these data are often insufficient because of the high cost of their acquisition. In this paper, we propose a new drug clearance pathway prediction method based on semi-supervised learning, which can use not only labeled data but also unlabeled data. We evaluated the effectiveness of our method, focusing on the cytochrome P450 2C19 enzyme, which is involved in one of the major clearance pathways.It is necessary to confirm that a new drug can be appropriately cleared from the human body. However, checking the clearance pathway of a drug in the human body requires clinical trials, and therefore requires large cost. Thus, computational methods for drug clearance pathway prediction have been studied. The proposed prediction methods developed previously were based on a supervised learning algorithm, which requires clearance pathway information for all drugs in a training set as input labels. However, these data are often insufficient because of the high cost of their acquisition. In this paper, we propose a new drug clearance pathway prediction method based on semi-supervised learning, which can use not only labeled data but also unlabeled data. We evaluated the effectiveness of our method, focusing on the cytochrome P450 2C19 enzyme, which is involved in one of the major clearance pathways.

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記述言語：英語  

DOI： 10.1016/j.bpj.2014.11.2579

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その他リンク： https://lens.org/006-602-824-460-277

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記述言語：日本語   出版者・発行元：一般社団法人情報処理学会  

タンパク質間相互作用は生命活動を理解する上で重要な現象であり,現在では計算機を用いて相互作用を予測する手法の研究が行われている.これまでに開発されてきた相互作用予測手法は,タンパク質ドッキングによる予測と既知相互作用情報を用いる予測に大きく分類される.タンパク質ドッキングによる予測手法は,未発見の様式を持つ相互作用を発見できる可能性を持つが,偽陽性が多いという欠点があり,既知の相互作用情報を用いた予測手法は,既知情報に類似するタンパク質ペアについては精度良く予測可能であるが,既知情報に類似のものが存在しないペアについては予測することが難しいという欠点がある.そこで,本研究では,タンパク質ドッキングを用いた予測と,タンパク質配列情報の特徴解析による予測を融合し新たな予測モデルを 3 種類提案した.評価実験の結果,個別の手法と比較して予測精度の改善に成功し,最大で,F 値 0.05(0.21→0.26) の改善を達成した.

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記述言語：日本語   出版者・発行元：一般社団法人情報処理学会  

多くのタンパク質には特定の構造をとらない天然変性領域と呼ばれる区間が存在している.計算機を用いた機械学習により,タンパク質のアミノ酸配列をもとにした天然変性領域の様々な予測手法が提案されている.また,近年画像認識や音声認識で良い成果を上げたことで注目されている機械学習の手法として,ディープラーニングがある.ディープラーニングを利用したタンパク質の天然変性領域予測の手法としては,deep belief networks を利用した DNdisorder が提案されているが,その予測精度は最良の結果ではなかった.そこで本研究では,ディープラーニングにおけるもうひとつの手法である stacked denoising autoencoders を利用したタンパク質の天然変性領域予測を行った.提案手法の評価として,CASP9 データセットをテストデータとした予測性能評価を行い,ROC 曲線下面積で DNdisorder を超える性能を達成した.

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記述言語：日本語   出版者・発行元：電子情報通信学会  

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記述言語：英語   出版者・発行元：一般社団法人情報処理学会  

Glide protein-ligand docking algorithm often fails to find a correct binding mode because the search easily falls into local minima, when the search target area widely distributes on a protein surface and a large search grid is used. In this research, we propose a novel method to improve search efficiency in the case by dividing a large search grid into multiple small search grids. In addition, we propose a method to minimize the number of these grids by converting the problem into a set cover problem.Glide protein-ligand docking algorithm often fails to find a correct binding mode because the search easily falls into local minima, when the search target area widely distributes on a protein surface and a large search grid is used. In this research, we propose a novel method to improve search efficiency in the case by dividing a large search grid into multiple small search grids. In addition, we propose a method to minimize the number of these grids by converting the problem into a set cover problem.

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記述言語：日本語   出版者・発行元：一般社団法人電子情報通信学会  

近年,新薬開発にかかる時間および費用は莫大なものであり,この費用や開発期間の削減が求められている.薬剤候補化合物が新薬として認められるためには体内で代謝・排泄されるという安全性を確認する必要があるが,この観点から計算機を用いることで薬物候補化合物の早期の選定を行うのが薬物クリアランス経路予測と呼ばれるものである.この予測問題は既知薬物のクリアランス経路を利用して学習を行うが,この情報を得るには実験が必要となるため,データ数が少ないことが問題となっている.そこでこの予測問題に対する半教師付き学習の有用性を評価し,この手法を用いることで予測精度の改善を試みた.また,入力の特徴量を増加させることが有効であると考え,貪欲法により802個の化合物記述子より選択した特徴量の追加を行い,その効果も検証した.

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記述言語：日本語   出版者・発行元：一般社団法人電子情報通信学会  

近年,全ゲノム配列のうちタンパク質を翻訳するエクソン領域のみを解析するエクソーム解析が可能となり,がんゲノム研究などに用いられている.また,シーケンシング技術の向上によってゲノム情報の蓄積は増加し続けており,さらに大規模な生命情報解析環境が求められている.本研究では汎用PCクラスター上で動作するエクソーム解析パイプラインソフトウェアGenomon-exomeを理化学研究所のスーパーコンピュータ「京」上に移植し,パイプライン内部の処理についてMPIによるMaster-Workerモデルでタスク分散を行うシステムを実装することで,ジョブ投入数を抑えた大規模な生命情報解析環境を構築した.本報告では,スーパーコンピュータ「京」上に実装したパイプラインの実行性能評価を行った.

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記述言語：日本語   出版者・発行元：一般社団法人情報処理学会  

近年,全ゲノム配列のうちタンパク質を翻訳するエクソン領域のみを解析するエクソーム解析が可能となり,がんゲノム研究などに用いられている.また,シーケンシング技術の向上によってゲノム情報の蓄積は増加し続けており,さらに大規模な生命情報解析環境が求められている.本研究では汎用 PC クラスター上で動作するエクソーム解析パイプラインソフトウェア Genomon-exome を理化学研究所のスーパーコンピュータ 「京」 上に移植し,パイプライン内部の処理について MPI による Master-Worker モデルでタスク分散を行うシステムを実装することで,ジョブ投入数を抑えた大規模な生命情報解析環境を構築した.本報告では,スーパーコンピュータ 「京」 上に実装したパイプラインの実行性能評価を行った.

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記述言語：日本語   出版者・発行元：一般社団法人情報処理学会  

タンパク質ドッキング計算は通常 2 つのタンパク質の複合体構造を予測する手法であるが,3 体以上のドッキング計算やタンパク質間相互作用ネットワークの解析などに応用可能性を持つ.一方でこれらの応用を実現するためには膨大な回数のドッキング計算を要するため,多大な計算リソースと,またそれを充分に活用することのできるシステムの開発が求められていた.本発表では GPU クラスタ上で並列計算が実行可能なタンパク質ドッキング計算システムである MEGADOCK 4.0 を紹介する.本システムの並列性能を,ノードあたり 12CPU コアと 3GPU を備えた TSUBAME 2.5 スーパーコンピュータで測定し,35 ノード実行に対する 420 ノード実行時の強スケーリング値 0.98 を達成した.また,100 万件のタンパク質ドッキング計算が,420 ノードの利用によって約半日で完了することを確認した.

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記述言語：日本語   出版者・発行元：一般社団法人情報処理学会  

近年,新薬開発にかかる時間および費用は莫大なものであり,この費用や開発期間の削減が求められている.薬剤候補化合物が新薬として認められるためには体内で代謝・排泄されるという安全性を確認する必要があるが,この観点から計算機を用いることで薬物候補化合物の早期の選定を行うのが薬物クリアランス経路予測と呼ばれるものである.この予測問題は既知薬物のクリアランス経路を利用して学習を行うが,この情報を得るには実験が必要となるため,データ数が少ないことが問題となっている.そこでこの予測問題に対する半教師付き学習の有用性を評価し,この手法を用いることで予測精度の改善を試みた.また,入力の特徴量を増加させることが有効であると考え,貪欲法により 802 個の化合物記述子より選択した特徴量の追加を行い,その効果も検証した.

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記述言語：日本語   出版者・発行元：一般社団法人情報処理学会  

標的となるタンパク質を定めて行う薬剤開発において,薬剤標的タンパク質の選定はとても重要となる.この標的タンパク質探索には,既に病原体のゲノム情報等を利用して探索を行うための統合的なデータベースシステムが提案されてきたが,その生化学経路情報については統合の対象とされていなかった.しかし,この情報を用いることであるタンパク質が病原体の生命維持に対して致命的であるかという議論が可能となるため,生化学経路情報の統合は標的タンパク質の探索のために有用であると考えられる.そこで本研究では,顧みられない熱帯病の新薬の標的タンパク質を探索するための統合データベースシステム iNTRODB に,トリパノソーマ科寄生原虫に関する生化学経路情報を追加し,またそこにゲノム等に関連する情報を表示するインタフェースを開発することで,標的タンパク質の探索の更なる効率化を目指した.

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記述言語：日本語  

現在、ゲノムの解析には次世代シーケンサと呼ばれるハイスループットなゲノム読み取り装置が用いられている。しかしこのシーケンサはゲノムを読み取る際に元のゲノム配列を短く切断してしまうため、読み取った短いゲノム配列を元の長いゲノム配列に再構築（アセンブリ）する必要が有るが、ゲノムアセンブリには膨大な量のメモリが必要となることが知られている。本研究では、代表的なショートリード向けのアセンブラの1つであるVelvetについて、ハッシュテーブルやde Bruijn Graphなどのデータ構造を分割する手法を提案した。これによりハッシュテーブルやde Bruijn Graph1つあたりの消費メモリ量を削減し、少量のメモリしか搭載していない計算機でも大規模なゲノムのアセンブリを可能にした。

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記述言語：英語  

DOI： 10.1016/j.bpj.2013.11.2310

Web of Science

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その他リンク： https://lens.org/053-035-316-219-838

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記述言語：日本語   出版者・発行元：一般社団法人電子情報通信学会  

標的となるタンパク質を定めて行う薬剤開発において,薬剤標的タンパク質の選定はとても重要となる.この標的タンパク質探索には,既に病原体のゲノム情報等を利用して探索を行うための統合的なデータベースシステムが提案されてきたが,その生化学経路情報については統合の対象とされていなかった.しかし,この情報を用いることであるタンパク質が病原体の生命維持に対して致命的であるかという議論が可能となるため,生化学経路情報の統合は標的タンパク質の探索のために有用であると考えられる.そこで本研究では,顧みられない熱帯病の新薬の標的タンパク質を探索するための統合データベースシステムiNTRODBに,トリパノソーマ科寄生原虫に関する生化学経路情報を追加し,またそこにゲノム等に関連する情報を表示するインタフェースを開発することで,標的タンパク質の探索の更なる効率化を目指した.

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記述言語：日本語   出版者・発行元：一般社団法人電子情報通信学会  

タンパク質ドッキング計算は通常2つのタンパク質の複合体構造を予測する手法であるが,3体以上のドッキング計算やタンパク質間相互作用ネットワークの解析などに応用可能性を持つ.一方でこれらの応用を実現するためには膨大な回数のドッキング計算を要するため,多大な計算リソースと,またそれを充分に活用することのできるシステムの開発が求められていた.本発表ではGPUクラスタ上で並列計算が実行可能なタンパク質ドッキング計算システムであるMEGADOCK 4.0を紹介する.本システムの並列性能を,ノードあたり12CPUコアと3GPUを備えたTSUBAME 2.5スーパーコンピュータで測定し,35ノード実行に対する420ノード実行時の強スケーリング値0.98を達成した.また,100万件のタンパク質ドッキング計算が,420ノードの利用によって約半日で完了することを確認した.

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記述言語：日本語   出版者・発行元：一般社団法人情報処理学会  

蛋白質-化合物ドッキングソフトウェア Glide では,蛋白質表面を広範囲にわたって探索する必要がある場合,標準では対象となる領域を包含する 1 つの大きなグリッドを配置するため探索に偏りが生じてしまう事がある.そこで本研究では,対象となる探索範囲を全て包含するように複数の小さなグリッドを分散させて配置する手法を提案し探索効率を向上させることに成功した.

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記述言語：日本語   出版者・発行元：一般社団法人情報処理学会  

土壌や生体内などの環境に生息する遺伝子を同時に解析するメタゲノム解析では,大量で高感度な配列相同性検索を行わなければならず,膨大な計算時間を必要とする.従来用いられてきた BLAST 等の配列相同性検索ツールは,現在の DNA シークエンサーのスループットに対して,計算速度は不十分である.そこで,我々は以前に GPU を用いた高速な配列相同性検索ツールを開発したがシークエンサーのスループットの更なる向上に伴い,一層の高速化が求められている.本研究では高効率且つ高感度に検索が可能になるとその有効性が示されている圧縮アミノ酸を利用した新たなアルゴリズムを提案し,GPU 上で動作するより高速な配列相同性検索の実装を行った.また,その評価実験を行い,従来のツールと比較し,提案手法の有用性を証明した.

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記述言語：日本語   出版者・発行元：一般社団法人情報処理学会  

de Bruijn graph を用いる代表的 de novo アセンブラであるVelvetは,その消費メモリ量の多さが課題とされている.Velvet は大きく 2 つのステップから構成されており,1 つ目のステップについてはハッシュテーブルの分割による消費メモリ量の削減手法が既に提案されている.本稿では後半のステップで Velvet が作成する de Bruijn Graph やその他のデータ構造を分割することで,Velvet の後半の消費メモリ量を削減した.

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記述言語：日本語   出版者・発行元：一般社団法人情報処理学会  

メタゲノム解析では環境中の微生物の分布の解明のため,混在した多種の微生物の DNA 断片配列の生物種毎への分類が行われる.近年,DNA シーケンサのスループットが急速に向上しており,より高速に DNA 断片配列を分類する手法が求められている.そこで,我々は計算量が少なく一定の予測精度が得られるナイーブベイズに注目し,ナイーブベイズを拡張したモデルである naive Bayes with a hidden class (NBH) または hidden naive Bayes (HNB) を用いることにより高速かつ高精度なメタゲノム配列の系統分類手法の開発を目指した.また,HNB に関して分類をより高速にするためにアルゴリズムの改良を試み,UCI repository のデータセットを用いてメタゲノム分類以外のケースについても,その予測精度と計算速度の確認を行った.

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記述言語：日本語   出版者・発行元：立命館大学経営学会  

DOI： 10.34382/00001082

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その他リンク： http://hdl.handle.net/10367/5157

記述言語：日本語   出版者・発行元：一般社団法人情報処理学会  

分子系統樹の信頼性評価は,分子系統学だけではなく,生物の系統樹に依存する他の分野にも重要である.ブートストラップ法はモデルの信頼性評価では一般的に使われている非常に有名な手法であるが,その精度が低いので,様々な試みがなされている.その中の1つに,我々が提案したスピーディー・ダブルブートストラップ法と呼ぶ手法がある.我々の評価によれば,系統樹の信頼性評価では,スピーディー・ダブルブートストラップ法は精度の面でも,速度の面でも優れた性質を持つ方法である.そこで,我々はスピーディー・ダブルブートストラップ法を R のパッケージとして実装した.本研究報告では,スピーディー・ダブルブートストラップ法の理論背景と系統樹の信頼性評価でのアルゴリズムを解説した後,実装された R パッケージ SDBP の使い方について説明する.

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記述言語：日本語   出版者・発行元：一般社団法人情報処理学会  

生命科学や創薬などの分野において,タンパク質を同定する手法の一つに,タンデム質量分析があるが,近年,機器の発展やデータベースの増大によって,質量分析において計算機による解析が律速となりつつある.そこで本研究では,この問題に対処するために,質量分析スペクトル解析ソフトウェア CoCoozo を対象にして,高速化を目的に改良を行った.本研究では,アルゴリズムの改良に加え,マルチスレッド化,GPGPU 化を行い,プレカーサ情報完備の場合の解析について,アルゴリズムの改良だけで,CPU でも従来と比べて 8.9 倍の高速化を実現した.さらに,プレカーサ情報が欠落した場合の解析においては,12 CPU コアを用いた場合で,従来に比べて 15.9 倍,それに加えて GPU を用いた場合で,従来と比べて 18.1 倍の高速化を実現した.

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記述言語：日本語   出版者・発行元：一般社団法人電子情報通信学会  

メタゲノム解析ではDNA配列をアミノ酸配列に変換して相同性検索を行うが、次世代シークエンサの登場によって得られるようになった大量のDNA断片配列の処理に多くの時間がかかるようになっている。このため、我々はあらかじめデータベースを部分文字列に分割して、類似度が高い部分文字列をまとめておき、まずその代表点に対して検索を行うことで効率よく検索する手法を開発した。

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記述言語：日本語   出版者・発行元：一般社団法人電子情報通信学会  

近年,薬剤開発に必要な時間や費用が増大しており,薬剤開発の期間短縮や費用削減が求められている.そのための手法としてコンピュータ上でのシミュレーションを用いて,ターゲットとなるタンパク質を阻害する薬物の構造を設計する手法が注目を浴びている.一方で,薬物として使用する化合物は,体内で代謝・排泄されなければならないという条件がある.この条件を満たす薬物の選定のために行われるのが薬物クリアランス経路予測である.そこで我々は,コンピュータ上で行われるシミュレーションのひとつである,タンパク質と化合物のドッキング計算による結合自由エネルギー計算を,薬物クリアランス経路の予測に応用し,これまで我々が開発してきたクリアランス経路予測システムの精度改善を行った.

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記述言語：日本語   出版者・発行元：一般社団法人電子情報通信学会  

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.

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記述言語：日本語  

メタゲノム解析では DNA 配列をアミノ酸配列に変換して相同性検索を行うが、次世代シークエンサの登場によって得られるようになった大量の DNA 断片配列の処理に多くの時間がかかるようになっている。このため、我々はあらかじめデータベースを部分文字列に分割して、類似度が高い部分文字列をまとめておき、まずその代表点に対して検索を行うことで効率よく検索する手法を開発した。In metagenome analysis, DNA sequences are transformed into amino acid sequences before homology search. However, next generation sequencers became to produce larger data than previous sequencers. And then it takes more time to analyze data from next generation sequencers. Thus, we have made clusters of subsequences from database before homology search and search queries from the representations in clusters to search efficiently.

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記述言語：日本語  

近年，薬剤開発に必要な時間や費用が増大しており，薬剤開発の期間短縮や費用削減が求められている．そのための手法としてコンピュータ上でのシミュレーションを用いて，ターゲットとなるタンパク質を阻害する薬物の構造を設計する手法が注目を浴びている．一方で，薬物として使用する化合物は，体内で代謝・排泄されなければならないという条件がある．この条件を満たす薬物の選定のために行われるのが薬物クリアランス経路予測である．そこで我々は，コンピュータ上で行われるシミュレーションのひとつである，タンパク質と化合物のドッキング計算による結合自由エネルギー計算を，薬物クリアランス経路の予測に応用し，これまで我々が開発してきたクリアランス経路予測システムの精度改善を行った．Recently, drug development needs longer term and larger budget than before, so it is needed to decrease of them. From such a reason, the computer simulation-based techniques to design drugs which inhibit a target-protein is in the spotlight now. On the other hand, the drugs must be metabolized and excreted. And, one of the techniques to search the chemical compound which satisfy this condition is the drug clearance pathway prediction. Then, we tried to use binding free energy calculation of protein-ligand complex with the docking calculation, one of the computer simulation, for the drug clearance pathway prediction, we improved precision of the system for drug clearance pathway prediction previously developed in our lab.

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記述言語：日本語   出版者・発行元：一般社団法人電子情報通信学会  

タンパク質タンデム質量分析は生命科学や創薬などの分野で幅広く利用されている.近年は機器の高速化により,時間当たりで得られるスペクトルの量が増加し,更にタンパク質データベースサイズも増加している.そのためスペクトルの解析に高速な計算機が必要となっている.本研究では,質量分析プログラムであるCoCoozoを対象に質量分析の高速化を図り,アルゴリズムの改良と,それに加えてマルチスレッド化とGPGPU化の実装も行った.その結果,プレカーサ情報が有る場合の解析について,従来に比べて8.9倍の高速化を実現した.更に,プレカーサ情報が無い場合の解析について,12コアCPUを用いた場合で従来に比べて15.9倍,さらにGPUを用いた場合で,従来に比べて18.1倍の高速化を実現した.

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記述言語：日本語  

我々が開発している MEGADOCK は，立体構造情報からタンパク質間相互作用 (Protein-Protein Interaction, PPI) を予測するソフトウェアであり，これまで細菌走化性シグナル伝達パスウェイでその性能評価が行われてきたが，その他のパスウェイでの評価はまだ行われていなかった．別パスウェイでの性能評価のために，本研究では MEGADOCK をヒトアポトーシスパスウェイ中のタンパク質群に適用し， PPI 予測を行った．その結果，構造情報の得られた 57 タンパク質から 452 の PPI が予測され，そのうち 88 の PPI が既知 PPI データベース情報として存在することを確認した．既知複合体構造をテンプレート情報として用いる PRISM の予測性能と比較すると， MEGADOCK は PRISM に比べてわずかに低い結果となった．予測結果の内容については， MEGADOCK は PRISM と大きく異なっていることが分かったので，双方のコンセンサスを取り，より信頼性の高い予測を行うことを試みた．その結果，予測の信頼度である Precision 値を改善させることに成功した．コンセンサスによる結果から未知 PPI として予測されたものの中には，実際に相互作用する可能性が高いと考えられるタンパク質ペアがいくつか含まれていることが分かった．MEGADOCK is protein-protein interaction (PPI) prediction software developed by our group, and has been only applied to the bacterial chemotaxis signaling pathway and has not been applied to other pathways yet. In this study, MEGADOCK was applied to the human apoptosis pathway for validating its performance on another pathway. As results, 452 PPIs were predicted from 57 proteins taken from the Protein Data Bank. 88 PPIs of them existed in PPI database. As compared with the predicted performance of PRISM which is another PPI prediction system based on known complex structure as template information, MEGADOCK brought a slightly low performance. Moreover, we found that the prediction results of MEGADOCK were widely different from PRISM. So we tried to predict PPI with high reliability using consensus of MEGADOCK and PRISM. As results, we succeeded to improve Precision value corresponding to prediction reliability. Also, the consensus prediction results included several new PPI candidates.

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記述言語：日本語  

de Bruijn graph を用いる代表的 de novo アセンブラである Velvet は，その消費メモリの多さが課題とされている． Velvet は大きく 2 つのステップから構成されており， 1 つ目のステップについてはハッシュテーブルの分割による消費メモリの削減手法が既に提案されている．本稿では後半のステップで Velvet が作成する 1 つ目の de Bruijn Graph である PreGraph を分割することで， Velvet の特定の処理の消費メモリを削減した．It is a well-known fact that the memory consumption of Velvet, which is one of the representative de novo assembler based on de Bruijn Graph, is too large. Velvet is composed of two steps, and several methods have been already proposed for decreasing the memory consumption of the first step by dividing the hash table. Here we proposed a graph dividing method. By using this method, we have succeeded to decrease the memory consumption of a part of the latter step of Velvet, which makes the PreGraph.

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記述言語：英語  

de Bruijn graph を用いる代表的 de novo アセンブラである Velvet は，その消費メモリの多さが課題とされている． Velvet は大きく 2 つのステップから構成されており， 1 つ目のステップについてはハッシュテーブルの分割による消費メモリの削減手法が既に提案されている．本稿では後半のステップで Velvet が作成する 1 つ目の de Bruijn Graph である PreGraph を分割することで， Velvet の特定の処理の消費メモリを削減した．It is a well-known fact that the memory consumption of Velvet, which is one of the representative de novo assembler based on de Bruijn Graph, is too large. Velvet is composed of two steps, and several methods have been already proposed for decreasing the memory consumption of the first step by dividing the hash table. Here we proposed a graph dividing method. By using this method, we have succeeded to decrease the memory consumption of a part of the latter step of Velvet, which makes the PreGraph.

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記述言語：日本語  

我々はタンパク質間相互作用ネットワークを予測することを目的としてタンパク質間ドッキング計算に基づいたタンパク質間相互作用予測手法を開発している．従来相互作用予測を行う際は，予測対象のタンパク質ペアの情報のみを用いて相互作用評価値の計算を行っていたが，本研究ではよりネットワーク予測に適した手法として，対象ペアが，他の相互作用候補ペアと比べてどの程度相互作用し得るかを相対的に評価することで予測精度を向上させることに成功した．We have developed a method to predict protein-protein interaction based on docking calculation for getting information of protein-protein interaction networks. In this study, we propose a new method to predict a protein-protein interaction network. Our proposed method uses not only the docking results of a pair but also the results of the other protein pairs including a protein of the target pair. With the new method, we succeeded to improve the accuracy of the prediction of protein-protein interaction networks.

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記述言語：日本語  

タンパク質間ドッキング予測ソフトウェア MEGADOCK では，従来は形状相補性と静電相互作用の 2 つの効果を評価関数としていたが，本研究では新たに Atomic Contact Energy による疎水性相互作用モデルを提案し，MEGADOCK に追加した．MEGADOCK などの FFT を用いて計算されるグリッドベースのドッキング予測では，通常 3 つの効果を計算するために 2 回以上の相関関数計算を要するが，提案手法ではレセプターのみを考慮する新しい簡易型スコア関数によって，3 つの効果を 1 回の FFT 計算で同時に計算することが可能となり，高速性を損なわずに精度を向上させることに成功した．In this study, we proposed a new hydrophobic interaction model which applied Atomic Contact Energy for our protein-protein docking software called MEGADOCK in which we previously used only two score terms, namely, shape complementarity and electrostatic interaction. Using the proposed score function, MEGADOCK can calculate three phisico-chemical effects with only one correlation function. Therefore we succeeded improvement of accuracy without loosing speed.

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記述言語：日本語   出版者・発行元：一般社団法人電子情報通信学会  

代表的なde novoアセンブラの一つであるVelvetは,大規模なゲノムのアセンブリにおいて消費メモリ量の多さが課題とされている.本稿ではハッシュテーブルを分割することで,特に消費メモリ量の多い前半のvelvethの消費メモリを削減する手法を提案した.またハッシュテーブルを分割する手法として,新たにリード分割法を提案した.リード分割法の提案により,従来より提案されているk-mer値に応じた分割法に比べ,少数計算機で実行する際の実行時間の削減に成功した.

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記述言語：日本語  

代表的な de novo アセンブラの一つである Velvet は，大規模なゲノムのアセンブリにおいて消費メモリ量の多さが課題とされている．本稿ではハッシュテーブルを分割することで，特に消費メモリ量の多い前半の velveth の消費メモリを削減する手法を提案した．またハッシュテーブルを分割する手法として，新たにリード分割法を提案した．リード分割法の提案により，従来より提案されている k-mer 値に応じた分割法に比べ，少数計算機で実行する際の実行時間の削減に成功した．Velvet is one of the most representative de novo assembler. However it has a problem that its memory consumption is too large for large scale assembling. Here, we propose a method to decrease the memory consumption of velveth which is the first half of Velvet and requires generally larger memory than the remaining half part. We propose a novel hash dividing method by dividing reads. By using this method, we have succeeded to decrease the elapsed time compared to the existing method, which divides a hash table corresponding the k-mer value.

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記述言語：日本語   出版者・発行元：一般社団法人電子情報通信学会  

我々は以前にsuffix arrayを用いた高速な相同性検索システムを提案したが,近年の次世代シークエンサーの進歩が目覚ましく,得られる配列データは増加しており,さらなる高速化が必要とされている.このため,本研究では従来システムの改良を試み,長さL_<hash>のすべての文字列のsuffix arrayの検索結果を予め計算しておき,これを保存しておく.そして,検索の際はL_<hash>文字目までの検索には保存しておいたものを読み出すことで高速化した.また,このシステムを用いてエピゲノム解析へも対応するために,バイサルファイト処理を行ったDNA断片配列のマッピングができるように改良を行った.

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記述言語：日本語  

タンパク質ドッキング計算では，高速フーリエ変換 (Fast Fourier Transform，FFT) を応用した高速計算法が知られているが，FFT を用いる場合，評価関数が畳込み和の形式に限定され，設計の自由度が低くなるという欠点がある．そこで，本研究ではより複雑な評価関数を用いることを想定し，FFT を用いない実空間上でのドッキング計算を考える．FFT を利用しないことで生じる計算コストの増大に対し，高スコアの複合体構造の偏在を利用してヒューリスティックに高スコアの複合体構造のみを階層的に探索することで計算結果を変えずに計算時間を短縮するための手法を提案する．In protein-protein docking, a fast calculation method using fast Fourier transform (FFT) is well known, but the form of the evaluation function is limited to the sum of convolution. In this study, we developed an efficient docking calculation method without using FFT in order to use various evaluation functions. Against the increase of computational cost, we proposed the heuristic method that hierarchically searches only high-score complex structures using the locality of high-score complex structures.

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記述言語：日本語  

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.

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記述言語：日本語  

我々は以前に suffix array を用いた高速な相同性検索システムを提案したが，近年の次世代シークエンサーの進歩が目覚ましく，得られる配列データは増加しており，さらなる高速化が必要とされている．このため，本研究では従来システムの改良を試み，長さ L hash のすべての文字列の suffix array の検索結果を予め計算しておき，これを保存しておく．そして，検索の際は L hash 文字目までの検索には保存しておいたものを読み出すことで高速化した．また，このシステムを用いてエピゲノム解析へも対応するために，バイサルファイト処理を行った DNA 断片配列のマッピングができるように改良を行った．We developed the system for fast homology search using suffix array. However, next generation sequencers are improving gradually and become to produce larger data than previous sequencers. Thus, we have developed a new faster system. To accelerate search using suffix array, we store the results of searching patterns whose length is less than Lhash and use them as caches. In addition, we enhanced our system to map bisulfite reads for epigenomics.

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記述言語：日本語   出版者・発行元：一般社団法人電子情報通信学会  

タンパク質間ドッキング予測ソフトウェアMEGADOCKでは,従来は形状相補性と静電相互作用の2つの効果を評価関数としていたが,本研究では新たにAtomic Contact Energyによる疎水性相互作用モデルを提案し,MEGADOCKに追加した.MEGADOCKなどのFFTを用いて計算されるグリッドベースのドッキング予測では,通常3つの効果を計算するために2回以上の相関関数計算を要するが,提案手法ではレセプターのみを考慮する新しい簡易型スコア関数によって,3つの効果を1回のFFT計算で同時に計算することが可能となり,高速性を損なわずに精度を向上させることに成功した.

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タンパク質ドッキング計算では,高速フーリエ変換(Fast Fourier Transform, FFT)を応用した高速計算法が知られているが,FFTを用いる場合,評価関数が畳込み和の形式に限定され,設計の自由度が低くなるという欠点がある.そこで,本研究ではより複雑な評価関数を用いることを想定し,FFTを用いない実空間上でのドッキング計算を考える.FFTを利用しないことで生じる計算コストの増大に対し,高スコアの複合体構造の偏在を利用してヒューリスティックに高スコアの複合体構造のみを階層的に探索することで計算結果を変えずに計算時間を短縮するための手法を提案する.

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記述言語：日本語   出版者・発行元：一般社団法人電子情報通信学会  

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.

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記述言語：日本語  

感度の高い配列相同性検索を必要とするメタゲノム解析では、大量の DNA 断片配列を短時間で出力する次世代シークエンサーのデータの解析に非常に多くの計算時間を要する。この問題に対して、我々は GPU を用いることで高速に配列相同性検索を実行可能な GHOSTM システムを開発したが、依然として現実時間での解析は困難であった。そこで本研究では、多数の GPU を利用することで高速化を試みた。各計算ノードに複数の GPU が搭載されたシステムを想定し、まず GHOSTM の 1 ノード内での使用メモリを考慮した並列化実装を行い、次に並列化実装したものを、さらに複数ノードで自動処理するシステムを開発した。その結果、24 枚の GPU を使用する事で次世代シークエンサーが 1 日に出力するデータを約 10 時間程度で解析が可能となった。Large amount of homology searches are required for analyzing vast fragment sequences produced by a next-generation sequencer in metagenomics. Thus, we developed fast GPU based homology search tool (GHOSTM) in our previous research. However, the performance of the tool was insufficient for processing a data obtained from a next-generation sequencer in real time. Therefore, in this study, we attempted to speed-up it by using many GPUs. First, we reimplemented GHOSTM to use multiple GPUs on a single node. Then, we developed automatic system to run the reimplemented tool on a number of nodes. As results, the system with 24GPUs enabled us to analyze fragment sequences produced by a next-generation sequencer in a day within about 10 hours.

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記述言語：日本語   出版者・発行元：一般社団法人電子情報通信学会  

我々は薬物のクリアランス経路を機械学習を用いて予測するシステムを構築してきた.予測性能は実用的にも有用なレベルには到達しているものの,予測精度は飽和状態にある.これは学習データが少ないことが原因であり,さらなる予測精度の向上には新たなデータの追加採取が望ましい.しかし新しい薬物に対するヒトのクリアランス経路の決定のコストが高いため,学習データの追加は容易には行えない.そこで本研究では「どの新規薬物に対してクリアランス経路の調査実験を行えば,より予測システムの精度が向上するか」を示唆するために,能動学習の手法によって実験すべきデータの優先度を推定する方法を提案する.

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記述言語：日本語  

我々は薬物のクリアランス経路を機械学習を用いて予測するシステムを構築してきた．予測性能は実用的にも有用なレベルには到達しているものの，予測精度は飽和状態にある．これは学習データが少ないことが原因であり，さらなる予測精度の向上には新たなデータの追加採取が望ましい．しかし新しい薬物に対するヒトのクリアランス経路の決定のコストが高いため，学習データの追加は容易には行えない．そこで本研究では 「どの新規薬物に対してクリアランス経路の調査実験を行えば，より予測システムの精度が向上するか」 を示唆するために，能動学習の手法によって実験すべきデータの優先度を推定する方法を提案する．We have been developing prediction systems of the clearance pathway of drugs. The performance of the system is insufficient because of the shortage of the training data, and the additional training data is required for the improvement of the system. However, in vivo experiments of human clearance pathway for new compounds require huge cost and time, and thus it is difficult to gather much training data. In this study, we propose a method which suggests high-priority compounds to be examined by using active learning.

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記述言語：日本語  

我々は以前に GPU を用いたメタゲノムの配列マッピングの手法を開発し，GHOSTM というツールとして実装を行った．しかし，短い DNA 断片配列に対して設計された GHOSTM では長い DNA 断片配列を解析するには不向きである．また，1 ノード当たりの CPU のコア数と GPU の枚数がほぼ等しいと仮定していたが，多くの計算機ではノード当たりの GPU の枚数より多くの CPU コアが搭載されており，残された CPU コアが活用出来ていなかった．これらの課題を解決するために，以前開発した suffix array を用いた seed の探索を使った相同性検索の手法をベースとし，見つかった seed に対して GPU を用いた Smith-Waterman 法ベースのアライメントの伸長を CPU による seed 探索と非同期に行うことで長い配列にも対応可能で 1 ノードの全ての計算資源を活用するツールを開発した．We had developed a homology search tool for metagenomics as GHOSTM. However, the tool is designed for a search for short query sequences, and unsuitable to search for long query sequences. Also, the tool uses the same number of CPU cores and GPUs. However a node has more CPU cores than GPUs on most of computer system. Therefore, GHOSTM does not utilize the all resources of a node. To solve these problems, we improved the previously developed system, which uses suffix array for the seed search, and accelerated the seed extension part based on Smith Waterman algorithm by using GPUs calculation. As results, the tool can use all calculation resources of a computation node and efficiently works even for long query sequences.

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記述言語：日本語   出版者・発行元：一般社団法人電子情報通信学会  

我々は以前にGPUを用いたメタゲノムの配列マッピングの手法を開発し,GHOSTMというツールとして実装を行った.しかし,短いDNA断片配列に対して設計されたGHOSTMでは長いDNA断片配列を解析するには不向きである.また,1ノード当たりのCPUのコア数とGPUの枚数がほぼ等しいと仮定していたが,多くの計算機ではノード当たりのGPUの枚数より多くのCPUコアが搭載されており,残されたCPUコアが活用出来ていなかった.これらの課題を解決するために,以前開発したsuffix arrayを用いたseedの探索を使った相同性検索の手法をベースとし,見つかったseedに対してGPUを用いたSmith-Waterman法ベースのアライメントの伸長をCPUによるseed探索と非同期に行うことで長い配列にも対応可能で1ノードの全ての計算資源を活用するツールを開発した.

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記述言語：英語   出版者・発行元：情報処理学会  

de novo DNA sequence assembly is very important in genome sequence analysis. In this paper, we deeply investigated two of the major approaches for de novo DNA sequence assembly of very short reads: overlap-layout-consensus (OLC) and Eulerian path using a de Bruijn graph. We proposed a new assembling technique by combining OLC and Eulerian path in hierarchical process. The contigs yielded by these two approaches are treated as reads and are assembled again to yield longer contigs than the previous contigs. We tested the combined approach by using three Illumina very-short-read datasets and four error-free reads simulated datasets. As results, the combined approach yielded longer contigs, in term of N50 and maximum contigs, than OLC or Eulerian path approach alone.de novo DNA sequence assembly is very important in genome sequence analysis. In this paper, we deeply investigated two of the major approaches for de novo DNA sequence assembly of very short reads: overlap-layout-consensus (OLC) and Eulerian path using a de Bruijn graph. We proposed a new assembling technique by combining OLC and Eulerian path in hierarchical process. The contigs yielded by these two approaches are treated as reads and are assembled again to yield longer contigs than the previous contigs. We tested the combined approach by using three Illumina very-short-read datasets and four error-free reads simulated datasets. As results, the combined approach yielded longer contigs, in term of N50 and maximum contigs, than OLC or Eulerian path approach alone.

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その他リンク： http://id.nii.ac.jp/1001/00073258/

記述言語：日本語  

近年，次世代シーケンサーの登場により一度のシーケンシングで大量のDNA配列データが得られるようになった．これに伴い，読み取られた配列データの解析に要する時間が急激に増大したため， 大量の配列データを高速処理できる新しい解析アルゴリズムが必要になりつつある．本研究では次世代シーケンサーから得られたDNA配列のクラスタリングを高速化することを目的とし，配列クラスタリングにおける類似配列ペアの高速フィルタリング手法として「LCS filtering」を開発した．これを既存手法と組み合わせることで，精度を維持しつつ大規模DNA配列データのクラスタリング処理を大幅に高速化することに成功した．

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記述言語：日本語  

タンパク質-RNA間相互作用は遺伝子発現調節などのシステム的理解に重要であり，その予測は生命情報科学の大きな課題である．我々はタンパク質の立体構造情報を用いたタンパク質間相互作用ネットワークの予測に取り組んできたが，本研究ではRNA結合タンパク質に着目し，従来タンパク質同士の計算に用いられていた高速ドッキング計算手法をRNAも扱えるように拡張した．また，本手法によって大量の複合体候補構造を生成し，それらの結合エネルギーに基づくリランキングを用いたタンパク質-RNA間相互作用予測手法を提案する．Protein Data Bankに含まれるRNA結合タンパク質78例を用いた78×78通りの網羅的予測に本手法を適用した結果，F値0.52での予測に成功した．

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記述言語：日本語  

近年、次世代シーケンサーと呼ばれるハイスループットなゲノム解読装置が登場し、大量のDNA断片を短時間で得ることが可能になったが、データの情報解析が追いつかないという深刻な問題が発生している。これに対して先行研究ではGPUを用いて処理することで高速化を実現させた。しかし更なる高速化にはマルチGPU環境への対応が期待される。また最新型のシーケンサーから得られる配列断片が長くなりつつあることで、GPUのメモリ容量の制限内で処理するには設計変更が必要である。そこで本研究では、先行研究で開発された高速なマッピングツールを更に高速化するために、マルチGPU環境向けの最適化と長断片への対応に取り組んだ。

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記述言語：日本語   出版者・発行元：情報処理学会  

近年，次世代シーケンサーの登場により一度のシーケンシングで大量の DNA 配列データが得られるようになった．これに伴い読み取られた配列データの解析に要する時間が急激に増大したため，大量の配列データを高速処理できる新しい解析アルゴリズムが必要になりつつある．本研究では次世代シーケンサーから得られた DNA 配列のクラスタリングを高速化することを目的とし，配列クラスタリングにおける類似配列ペアの高速フィルタリング手法として 「LCS filtering」 を開発した．これを既存手法と組み合わせることで，精度を維持しつつ大規模 DNA 配列データのクラスタリング処理を大幅に高速化することに成功した．Next generation sequencers enabled us to read huge number of DNA sequences at one time. With this innovation, it became to take much longer time to analyze such vast amounts of sequence data, so now it is highly demanded to develop new faster analysis algorithms to deal with those sequence data. The objective of this study is to speed up clustering of DNA sequences produced by next generation sequencers, and we developed a new fast filtering method called "LCS filtering" to filter similar sequence pairs. By combining this with previous clustering methods, we could accomplish considerable speed up of clustering process of huge amount of DNA sequence data without losing sensitivity.

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記述言語：日本語   出版者・発行元：情報処理学会  

近年，DNA 配列等の配列決定技術の向上により高速に配列データを得ることが可能となった．これにより DNA 配列及びタンパク質配列のデータベースのデータ量が爆発的に増加している．このため大量の配列データに対して巨大な DB への相同性検索を行う機会が多くなってきてる．しかし，大規模なデータを用いた相同性検索では，BLAST など従来のツールでは解析が間に合わないという問題がある．本研究では Suffix Array を用いてクエリのインデックスを，FM-index を用いて DB のインデックスを構築し，これらのインデックスを用いてミスマッチをある程度許して短い領域で高いスコアとなる部分を見つけ，その部分の周辺をアラインメントするアルゴリズムを提案した．その結果，従来用いられてきた BLAST 以上の精度を保ったまま，約 10 倍の高速化を達成した．In recent years, a lot of biological sequence data can be determined easily and the size of DNA/protein sequence databases is increasing explosively because of the improvement of sequencing technologies. However, such a huge sequence data causes a problem that even general homology search analyses by using BLAST become difficult in terms of the computation cost. Therefore, we designed a new homology search algorithm that finds alignment candidates based on the suffix array of queries and the FM-index of a database. As results, the proposed method achieved about 10-fold speed up than BLAST.

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記述言語：日本語  

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記述言語：日本語   出版者・発行元：一般社団法人電子情報通信学会  

タンパク質の構造情報を利用したタンパク質間相互作用(Protein-Protein Interaction, PPI)予測を行うために,我々はタンパク質ドッキング計算に基づくPPI予測手法の開発を行ってきた.本研究ではタンパク質ドッキング計算によって得られた複合体候補構造群について,それらがどのように3次元空間上で分布しているかを可視化する手法と,タンパク質の各残基の相互作用している傾向を可視化する手法の2種類を開発した。また,可視化結果から得た知見をもとに,相互作用予測結果から,本来は相互作用しないのに"相互作用する"と判定された結果を識別する評価値を導入し,それを利用したPPI予測精度の改善手法を開発した.

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記述言語：英語   出版者・発行元：一般社団法人 日本生物物理学会  

DOI： 10.2142/biophys.51.S41_2

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その他リンク： https://lens.org/099-793-510-875-072

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記述言語：日本語   出版者・発行元：一般社団法人電子情報通信学会  

タンパク質-RNA間相互作用(protein-RNA interaction, PRI)は,細胞システムの理解に重要であり,複数のタンパク質とRNAの相互作用関係を網羅的に予測する手法の確立が求められている.我々は立体構造情報を用いたタンパク質問相互作用予測システムMEGADOCKを開発してきたが,本研究ではMEGADOCKに対してCHARMM27核酸原子パラメータを導入することで,RNA立体構造を扱えるように拡張した.Protein Data Bankより選出した78のRNA結合タンパク質による78×78件の網羅的PRI予測を行い,元の構造に相当する78ペアを正例,その他の6,006ペアを負例として評価を行った結果,F値0.465での予測に成功した.

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記述言語：日本語   出版者・発行元：情報処理学会  

タンパク質間相互作用 （Protein-Protein Interaction，PPI） に関するネットワークの解明は，細胞システムの理解や構造ベース創薬に重要な課題であり，網羅的 PPI 予測手法の確立が求められている．タンパク質立体構造データ群から網羅的に相互作用の可能性を予測するために，我々は立体形状の相補性と物理化学的性質に基づくタンパク質ドッキングの手法を研究してきた．本研究のプロジェクトの一環として新たに開発した MEGADOCK システムは，高速なドッキング計算を行うための様々な工夫を取り入れており，なかでも rPSC スコアと呼ぶスコア関数は，既存ツールの ZDOCK と比べて同等の精度を維持しながらも約 4 倍の速度向上を実現し，網羅的計算を現実のものとした．本論文では MEGADOCK システムの構成および計算モデルについて述べる．ベンチマークデータセットに適用した結果，従来手法を大きく上回る最大 F 値 0.415 を得た．さらにシステム生物学の典型的な問題の 1 つである細菌走化性シグナル伝達系のタンパク質群に MEGADOCK を応用した．その結果，既知の相互作用の再現をベンチマークデータと同等の精度 （F 値 0.436） で行うことに成功し，かつ生物学的に相互作用の可能性が高い組合せであるにもかかわらず，現在までに報告されていないものとして，CheY タンパク質と CheD タンパク質の相互作用の可能性を示唆した．The elucidation of the protein-protein interaction (PPI) network is an important problem in the understanding of the cellular system and structure-based drug design. An effective way to conduct exhaustive PPI screening is one of the computational solutions for this problem. To predict all-to-all PPI from protein structures, we have been studying the protein docking approach based on the physico-chemical properties and shape complementarity. To realize these procedures that require huge number of protein dockings, we have developed high-speed protein-protein docking software "MEGADOCK" that reduces calculation time needed for docking by using several techniques that include a novel scoring function called rPSC. MEGADOCK was shown to be capable of exhaustive PPI screening by making docking calculation four times faster than conventional docking software, ZDOCK, while keeping almost the same level of accuracy in docking predictions. Here we describe an architecture and calculation model of MEGADOCK. We yielded F-measure value of 0.415 which substantially higher than previous studies when our PPI prediction system was applied to a general benchmark data. The same prediction system was applied to bacterial chemotaxis pathway, which is a typical basic problem in systems biology, and obtained the same level of accuracy (F-measure value of 0.436) with the benchmark dataset. We also found some interactions such as CheY--CheD among "False-Positives" that were worthy of further analysis.

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その他リンク： http://id.nii.ac.jp/1001/00070731/

記述言語：日本語   出版者・発行元：情報処理学会  

天然変性蛋白質領域予測において既知構造ホモログの構造情報を直接利用する際の定式化の改良を行った．従来の手法では天然変性領域を持つホモログの sequence identity の重み付き平均を天然変性傾向として利用してきたが，本研究では単純ベイズ確率モデルを用いることにより，より正確に天然変性傾向を見積ることを試み，また，機械学習によって事前確率を見積もることで，従来に比べ高い予測精度を実現した．We improved the prediction of intrinsically disordered regions in proteins by refining the use of the structural information obtained from homologs. We had previously estimated the disorder tendencies of a region from the weighted average of the sequence identities of homologs with disordered regions. In this work, we used the naive Bayse model for estimating the disorder tendencies, and achieved more accurate prediction.

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記述言語：日本語   出版者・発行元：情報処理学会  

次世代 DNA シーケンサーは従来型と比較して数百倍から数千倍も高いスループットを持つが，得られるデータは短い断片配列であるため，既知ゲノムへの張り付けで位置を特定する配列マッピング処理が必要となる．特にメタゲノム解析では，環境中に含まれる微生物全てのゲノム配列が既知であることは稀であり，配列マッピングの際の感度を増すためアミノ酸配列への翻訳を行い，多数のミスマッチやギャップを許容する必要があるため，通常の配列マッピングに比べて長い計算時間が必要となる．本研究ではメタゲノム解析にも対応可能となるよう Smith-Waterman アルゴリズム (動的計画法) によりアライメントを行うことで曖昧さを許容し，また GPU を用いることで高速に実行可能となる配列マッピングのアルゴリズムを提案した．その結果，従来用いられてきた BLAST と比較してタプル長が K=4 のとき，1 GPU を使用した場合で約 50 倍，4 GPU を使用した場合で約 200 倍の高速化を達成した．We developed a new efficient algorithm for mapping fragment sequences produced by a next-generation sequencer and have implemented the mapping system on GPUs. We designed the algorithm to map sequences even with ambiguous matches to be used for metagenomic studies by the Smith-Waterman algorithm and to be able to execute at high speed on GPUs. As results, the system achieved a speedup of about 50 times with respect to the BLAST using 1 GPU, and about 200 times with 4 GPUs, in the case of taple length of K=4.

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記述言語：日本語   出版者・発行元：情報処理学会  

薬物のクリアランス経路を知ることは薬物動態を解析する上で重要な情報となる．そこで，先行研究として化合物の 4 つの物理化学的特徴量 （fup，MW，LogD，charge） からサポートベクターマシン （SVM），矩形領域法，Boosting の 3 種類の機械学習の手法を用いてクリアランス経路を予測する研究が各々おこなわれてきた．本研究では，これらの 3 手法による予測結果をいくつかの方法により統合し，単独の予測システムよりも高精度の予測の実現を目指した．また，この予測システムを創薬現場の専門家が実際に使用できるウェブアプリケーションとして開発を行った．In the pharmacokinetics study of drugs, it is very important to know major clearance pathway of the drug in human body. We have developed, in previous studies, three methods to predict major clearance pathway from a few physicochemical parameters (fup, MW, LogD, charge) of the drug, using machine learning techniques: support vector machine (SVM), rectangular method, and boosting technique, respectively. In this study, we integrated the prediction results from the three techniques, aiming to build more accurate prediction system than using an individual method. Also, we have developed a web application for the integrated prediction system so that drug development experts can easily and widely utilize our software.

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記述言語：日本語   出版者・発行元：電子情報通信学会  

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記述言語：日本語   出版者・発行元：情報処理学会  

タンパク質立体構造データ群から網羅的にタンパク質間相互作用 （PPI） の可能性を予測するために，我々は立体形状の相補性と物理化学的性質に基づくタンパク質ドッキングの手法を研究してきた．本研究のプロジェクトの一環として新たに開発した MEGADOCK システムは，高速なドッキング計算を行うための様々な工夫を取り入れており，中でも rPSC スコアと呼ぶスコア関数は，既存ツールの ZDOCK と比べて同等の精度を維持しながらも約 4 倍の速度向上を実現し，網羅的計算を現実のものとした．本論文では MEGADOCK システムの構成および計算モデルについて述べる．ベンチマークデータセットに適用した結果，従来手法を大きく上回る最大 F 値 0.415 を得た．さらにシステム生物学の典型的な問題の 1 つである細菌走化性シグナル伝達系のタンパク質群に MEGADOCK を応用した結果，既知の相互作用の再現をベンチマークデータと同等の精度 （F 値 0.436） で行うことに成功し，かつ生物学的に相互作用の可能性が高い組み合わせであるにも関わらず，現在までに報告されていない CheY タンパク質と CheD タンパク質の相互作用の可能性を示唆した．An effective way to conduct exhaustive Protein-Protein Interaction (PPI) screening is one of the computational solutions for this problem. To predict all-to- all PPI from protein structures, we have been studying the protein docking approach based on the physico-chemical properties and shape complementarity. To make these procedures that require huge number of protein dockings, we have developed high-speed protein-protein docking software "MEGADOCK" that reduces calculation time needed for docking by using several techniques that include a novel scoring function called rPSC. MEGADOCK was shown to be capable of exhaustive PPI screening by making docking calculation four times faster than conventional docking software, ZDOCK, while keeping almost the same level of accuracy in docking predictions. Here we describe an architecture and calculation model of MEGADOCK. We yielded F-measure value of 0.415 which substantially higher than previous studies when our PPI prediction system was applied to a general benchmark data. The same prediction system was applied to bacterial chemotaxis pathway, which is a typical basic problem in systems biology, and obtained the same level of accuracy (F-measure value of 0.436) with the benchmark dataset. We also found some interactions such as CheY-CheD among "False-Positives" that were worthy of further analysis.

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