教師あり学習に基づく学習分類子システムによるタンパク質の可溶性ルールの獲得

カテゴリ：部門大会

論文No：MC7-3

グループ名：【C】2025年電気学会電子・情報・システム部門大会

発行日：2025/8/20

タイトル(英語)：Acquisition of protein solubility rules by supervised learning classifier system

著者名：北林 拓真（富山県立大学）,小島 海聖（富山県立大学）,中村 正樹（富山県立大学）,高野 諒（富山県立大学）,松山 裕典（富山県立大学）,松本 卓也（富山県立大学）,榊原 一紀（富山県立大学）

著者名(英語)： Kitabayashi Takama (Toyama Prefectural University),Kaisei Kojima (Toyama Prefectural University),Nakamura Masaki (Toyama Prefectural University),Takano Ryo (Toyama Prefectural University),Matsuyama .J Hironori (Toyama Prefectural University),Matsumoto Takuya (Toyama Prefectural University),Sakakibara Kazutoshi (Toyama Prefectural University)

キーワード：教師あり学習分類子システム,タンパク質,可溶性ルール可溶性ルール,supervised classifier system,protein,solubility rules

要約(日本語)：化学産業で使用されるタンパク質は可溶性であることが前提だが，大量生産の過程で不溶性タンパク質が生成される．現状として不溶性のものを可溶性発現させる変異部位を最適化手法を用いて探索する研究が進んでいるが可溶性を向上させる仕組みは理解することは難しい．そこで，汎用的なルール生成が可能な教師あり学習に基づく学習分類子システム(UCS) によりたんぱく質の可溶性を向上のメカニズムを明らかにすることを目指す．

本誌掲載ページ：1254-1260p

原稿種別：日本語

PDFファイルサイズ：522Kバイト