ieee バイオインフォ&バイオエンジニアリング ツイート集

http://bibe2016.asia.edu.tw を、ひとまず#bibe2016 で検索して出てきたツイート集(というか、田口先生だけじゃないか…) 過去の情報はこちらから http://ieeexplore.ieee.org/xpl/conhome.jsp?punumber=1000075
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田口善弘@発言は私の個人としての見解であり中央大学やその機関の意見を代表するものではありません @Yh_Taguchi

RNAに回文を探す、という話。 厳密は難しいのでエラーは許容。 ヘアピンみたいな相補回文も含む。 長さnの3乗の計算アルゴリズムを提案。 基本は動的プログラミング #BIBE2016

2016-11-01 15:02:16
田口善弘@発言は私の個人としての見解であり中央大学やその機関の意見を代表するものではありません @Yh_Taguchi

Using deep learning with position specific scoring matrices to identify efflux proteins in membrane and transport proteins S Taju #BIBE2016

2016-11-01 15:02:50
田口善弘@発言は私の個人としての見解であり中央大学やその機関の意見を代表するものではありません @Yh_Taguchi

普通にUniProtから膜貫通たんぱくを持ってきて冗長性を除去。 PSSMを作ってDLで学習。2クラス判別。 70から80%の判別は可能 #BIBE2016

2016-11-01 15:13:00
田口善弘@発言は私の個人としての見解であり中央大学やその機関の意見を代表するものではありません @Yh_Taguchi

がんでは分裂が速いと変異率も高いことが分かっている。 somaticな細胞の変異のほ方が速い(188%増) たんぱくコード領域の変異は抑制的だが、度合いは生殖細胞より体細胞はずっと弱い。 #BIBE2016

2016-11-02 10:00:21
田口善弘@発言は私の個人としての見解であり中央大学やその機関の意見を代表するものではありません @Yh_Taguchi

がんの変異はPPIの変異とみなせる。PPI HUBの変異の方ががんに関係するか? ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/24881052 確かにがん遺伝子はHUBが多い。 #BIBE2016

2016-11-02 10:10:36