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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2025-03-06 15:20 糖鎖の生物学的特徴を考慮した木構造確率モデルの解析精度向上と多角的検証 ○戸塚健人（創価大）・細田正恵（DBCLS）・木下聖子（GaLSIC）・篠宮紀彦（創価大）  CAS2024-113 CS2024-99 |
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| 抄録 | （和） | AlphaFold2のノーベル化学賞受賞を契機に，バイオインフォマティクス分野が注目を集めている．特に，糖鎖は生命活動に関わる重要な分子であり，木構造データとしてモデル化される．近年，世界中から糖鎖関連データがキュレーションされつつあり，それに伴い，効果的な解析手法の重要性が一層高まっている．このような背景のもと，PSTMMとOTMMは糖鎖のような木構造データを対象とした確率モデルとして開発され，糖鎖構造の解析に活用されている．本研究では，これらのモデルを用いた特徴量エンジニアリングを実施し，解析精度の向上を検証した．具体的には，単糖と結合様式を組み合わせたデータを学習させることで，解析精度の向上を検証した．実験の結果，PSTMMとOTMMにより糖鎖の詳細な構造を高精度で捉えられることを確認し，その有効性を示した．さらに，糖鎖解析を効率的かつユーザーフレンドリーに行うため，新たな木構造確率モデルprofileOTMMを開発している．これにより，糖鎖の構造と機能の理解が深まり，木構造データ解析の可能性が広がることが期待される． |
| （英） | The Nobel Prize in Chemistry awarded to AlphaFold2 has brought significant attention to the field of bioinformatics. Among biomolecules, glycans play crucial roles in biological processes and can be modeled as tree-structured data. In recent years, glycan data have been curated globally, increasing the demand for effective analytical methods. Against this backdrop, the Probabilistic Sibling-Dependent Tree Markov Model (PSTMM) and Ordered Tree Markov Model (OTMM) have been developed as probabilistic models specifically designed for tree-structured data, such as glycans, and are widely used in glycan structure analysis. In this study, we applied feature engineering to these models to evaluate improvements in analytical accuracy. Specifically, we incorporated both monosaccharides and their linkage types into the learning process to assess their impact on classification performance. Experimental results demonstrated that both PSTMM and OTMM effectively capture detailed glycan structures with high accuracy, highlighting their effectiveness in glycan analysis. Furthermore, to enable efficient and user-friendly glycan analysis, we are developing a novel tree-structured probabilistic model, profileOTMM. This model is expected to enhance the understanding of glycan structures and functions while expanding the possibilities of tree-structured data analysis in bioinformatics. | |
| キーワード | （和） | 糖鎖解析 / 木構造データ / 確率モデル / 隠れマルコフモデル / 機械学習 / バイオインフォマティクス / / |
| （英） | Glycan analysis / Tree-structured data / Probabilistic model / Hidden Markov model / Machine learning / Bioinformatics / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 124, no. 415, CAS2024-113, pp. 52-57, 2025年3月. | |
| 資料番号 | CAS2024-113 | |
| 発行日 | 2025-02-27 (CAS, CS) | |
| ISSN | Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | CAS2024-113 CS2024-99 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | CAS CS |
| 開催期間 | 2025-03-06 - 2025-03-07 |
| 開催地（和） | 宮古島 平良港ターミナルビル 大研修室 |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | ネットワークプロセッサ，通信のための信号処理回路，無線LAN/PAN，一般 |
| テーマ（英） | Network processor, Signal processing and circuits for communications, Wireless LAN / PAN, etc. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | CAS |
| 会議コード | 2025-03-CAS-CS |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 糖鎖の生物学的特徴を考慮した木構造確率モデルの解析精度向上と多角的検証 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Enhancing the Analytical Accuracy of Tree-Structured Probabilistic Models by Incorporating Biological Characteristics of Glycans: A Comprehensive Evaluation |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 糖鎖解析 / Glycan analysis |
| キーワード(2)（和/英） | 木構造データ / Tree-structured data |
| キーワード(3)（和/英） | 確率モデル / Probabilistic model |
| キーワード(4)（和/英） | 隠れマルコフモデル / Hidden Markov model |
| キーワード(5)（和/英） | 機械学習 / Machine learning |
| キーワード(6)（和/英） | バイオインフォマティクス / Bioinformatics |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 戸塚 健人 / Kento Totsuka / トツカ ケント |
| 第1著者 所属（和/英） | 創価大学 (略称： 創価大) Soka University (略称： Soka Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 細田 正恵 / Masae Hosoda / ホソダ マサエ |
| 第2著者 所属（和/英） | ライフサイエンス統合データベースセンター (略称： DBCLS) Database Center for Life Science (略称： DBCLS) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 木下 聖子 / Kiyoko F. Aoki-Kinoshita / キノシタ キヨコ |
| 第3著者 所属（和/英） | 創価大学糖鎖生命システム融合研究所 (略称： GaLSIC) Soka University Glycan and Life Systems Integration Center (略称： GaLSIC) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 篠宮 紀彦 / Norihiko Shinomiya / シノミヤ ノリヒコ |
| 第4著者 所属（和/英） | 創価大学 (略称： 創価大) Soka University (略称： Soka Univ.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2025-03-06 15:20:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | CAS |
| 資料番号 | CAS2024-113, CS2024-99 |
| 巻番号（vol） | vol.124 |
| 号番号（no） | no.415(CAS), no.416(CS) |
| ページ範囲 | pp.52-57 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2025-02-27 (CAS, CS) |
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