G-010
グラフカーネルを用いたSVMによる代謝物の機能予測

◎田口雄大・蓬莱尚幸（茨城高専）

現在、多くの代謝物が発見され、その機能が解明されつつある。しかし、これらの代謝物の解明が進められている一方、代謝物が増々発見されているのに対して、代謝物の機能の解明が進んでいないという問題が生じている。その原因は代謝物が一般的に生物実験で発見されても、解明に時間がかかるためである。事実、機能が判明している代謝物の数は発見された代謝物の数の10％以下である。そこで本研究では代謝物の機能を解明するために、代謝物の機能予測手法の開発を目的とする。本発表では代謝物関連データーベースを利用した毒性を機能として持つ代謝物を予測について述べる。代謝物の化学構造を用いて、グラフカーネルを作成し、SVMによる機能予測を行う。