タンパク質化合物相互作用の網羅的予測手法とデータベースの開発
研究代表者 |
榊原 康文 慶應義塾大学, 理工学部, 教授
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| 研究期間 (年度) |
2006 – 2009
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| 概要 | 創薬の初期ステップであるリード化合物の探索において、計算機によるタンパク質-化合物間相互作用予測は有用な手法であり、立体構造結合エネルギーを計算するドッキング解析などの手法が中心的に研究されてきた。本課題ではより汎用性が高く、入手が容易であるアミノ酸配列データ及びマススペクトルデータを用いた、タンパク質-化合物相互作用予測手法の開発を行う。膨大なデータの中から注目する特性を識別して説明する特徴や規則を発見し、未知のデータに対して意義のある予測を行う統計学的学習手法の一つであるSVMを適用して、網羅的な相互作用予測を行う。
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| 研究領域 | 創造的な生物・情報知識融合型の研究開発 |
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