大規模なタンパク質データ解析のための高速な局所配列特徴抽出法の開発
研究代表者 |
蝦名 鉄平 理化学研究所, 脳科学総合研究センター, 研究員
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| 研究期間 (年度) |
2013
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| 概要 | タンパク質の機能や構造に対応する局所配列の特徴抽出のためにクラスタリング法が広く利用されているが、従来の方法は近年のタンパク質データベースのような膨大なデータに適用することが難しい。そこで本研究開発では、近年開発された高速な階層的クラスタリング法、BOOL(Binary cOding Oriented cLustering)を利用することでこの問題を解決し、大規模なタンパク質データベースにも適用可能な局所配列の特徴の抽出法を開発する。
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| 研究領域 | 統合化推進プログラム(統合データ解析トライアル) |
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