◎中嶋悠介（石川高専/東工大）・大上雅史（東工大）・越野　亮（石川高専）

タンパク質間相互作用を予測する手法として，配列情報に基づく手法や構造情報に基づく手法が提案されているが，それぞれの手法に固有の欠点があり，改善が求められている．本研究では配列情報を用いて機械学習により予測を行う手法に，構造情報を付加した予測手法を提案した．提案した手法は，それぞれの手法による評価値にを用いた二分決定木を構築する単純な手法でありながら，従来手法に比べ，偽陽性率を抑える条件下での適合率を向上させることに成功した．タンパク質間相互作用ネットワークは疎な性質を持ち，負例を多く持つ特徴があるため，適合率の向上から提案手法は相互作用ネットワーク予測により適したものであると結論付けた．