In-silico 創薬のための機械学習を用いた生理活性配座予測
【研究分野】生体生命情報学
【研究キーワード】
機械学習 / 生体分子 / 生理活性
【研究成果の概要】
プロテインデータバンク(PDB)に登録されているタンパク質三次元構造の数が7万を超えるなど、利用できる三次元情報は、増加を続けている。これらのデータから、機能情報を抽出するため、 SketchSort という全ペア類似度検索アルゴリズムを開発し、 120 万個におよぶリガンド結合サイトに適用した。また、その結果を Possum というデータベースにまとめ、一般に公開した。
【研究代表者】
【研究種目】若手研究(A)
【研究期間】2009 - 2012
【配分額】19,890千円 (直接経費: 15,300千円、間接経費: 4,590千円)