@article{oai:tuis.repo.nii.ac.jp:00000605,
 author = {村上, 洋一 and 水口, 賢司 and MurakamI, Yoichi and Mizuguchi, Kenji},
 issue = {1},
 journal = {東京情報大学研究論集},
 month = {Sep},
 note = {生体内のタンパク質間相互作用（PPI）の全体、タンパク質のインタラクトームを明らかにすることは、生物学的なパスウェイやタンパク質の機能を理解するために重要である。それを明らかにするために、現在の実験技術の限界を解決する形で、その相互作用を予測する計算科学的な手法がこれまでに数多く提案されてきた。筆者らは、近年、インタラクトームレベルのヒトの学習データセットを用いて、以前に開発したPSOPIAの高性能化に成功した。本研究では、新しいPSOPIAの有効性を検証するために、現在最も予測性能が高いと報告されている別の予測法との性能比較を行った。その結果、PSOPIAはより多くの信頼性の高いPPIを予測できることが示された。また、PSOPIAは、マウスやラットのPPI予測にも有効であることが示された。さらに、以上の結果を含めて、PSOPIAのさらなる高性能化や応用について議論を行うものである。, Identification of protein interactome, the whole set of protein-protein interactions (PPI) in vivo, is important to understand biological pathways and functions of many proteins. Many computational methods to predict PPIs have so far been proposed in order to make up for limitations of current experimental techniques for identifying PPIs. We have recently improved the performance of our PPI prediction method, PSOPIA, using a human training dataset at the interactome-level. In this study, the new PSOPIA was compared with a method that has recently been developed and reported to have the highest performance of the currently available methods, in order to evaluate the predictability of the PSOPIA. As a result, it could predict more PPIs with high-confidence than the reported method. Also, it was shown that the PSOPIA could predict PPIs in mouse and rat. Furthermore, from these results, we discuss the further improvement of the PSOPIA and its applications., 7, P},
 pages = {63--74},
 title = {インタラクトームレベルのデータセットを用いたタンパク質間相互作用予測とその応用},
 volume = {22},
 year = {2018},
 yomi = {ムラカミ, ヨウイチ and ミズグチ, ケンジ}
}