機械学習によるタンパク質N-ミリストイル化規則の予測  [in Japanese] Machine Learning Prediction of Amino Acid Sequence Characterization in Protein N-Myristoylation  [in Japanese]

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Abstract

タンパク質N-ミリストイル化は、真核生物及び、ウイルス由来のタンパク質のN末端に炭素数14の飽和脂肪酸であるミリスチン酸が共有結合するタンパク質の脂質修飾である。本研究では機械学習システムBONSAIを用いて、タンパク質N-ミリストイル化に対する配列要求を調べた。BONSAIは、インデキシングと決定木の形で規則を発見する。実験の結果、BONSAIはミリストイル化に影響すると考えられているアミノ酸をインデキシングした。さらにミリストイル化を誘導する配列に関して、従来より重要とされてきた位置に加え、新たに、関係ないとされていた位置についてのアミノ酸要求の可能性も示唆した。

Protein N-myristoylation is the lipid modification in which the saturated fatty acid of 14 carbon number binds covalently to N-terminal of virus-based and eukaryotic protein. In this study, we suggest an approach to predict the pattern of N-myristylation signal using the machine learning system BONSAI. BONSAI finds rules in combination of a alphabet indexings and decision trees. The experiment showed that BONSAI classified the amino acid according to effect for N-myristoylation and found the rules in the alphabet indexing. In addition, BONSAI suggested new requirements for the position of amino acid in the N-myristoylation signal.

Journal

  • IPSJ SIG technical reports

    IPSJ SIG technical reports 3, 1-6, 2005-12-22

    Information Processing Society of Japan (IPSJ)

References:  8

Codes

  • NII Article ID (NAID)
    110003482751
  • NII NACSIS-CAT ID (NCID)
    AA12055912
  • Text Lang
    JPN
  • Article Type
    ART
  • ISSN
    09196072
  • NDL Article ID
    7764828
  • NDL Call No.
    Z14-1121
  • Data Source
    CJP  NDL  NII-ELS  IR 
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