本稿では，スコア付けを用いた特徴量選定により，化合物とGPCRの結合予測の精度が 大きく向上できることを報告した．スコアを算出することで，結合に強い影響を与える化 合物とGPCRの特徴量を抽出することができた．これは，化合物とGPCRが結合する場合 としない場合において頻出する特徴が異なるからである．既存研究との比較実験では，
Accuracyが10.3%，AUCは0.049，F値は0.100向上させることができ，提案手法の有用性
が実証できた．実験結果から，化合物と GPCR の結合を予測するには，結合時と非結合時 に頻出する特徴に着目することが重要である．
今後の課題としては，本実験では，GPCR としてのプロスタグランジン類の受容体のみ を利用したが，別グループのGPCRさらには，GPCR以外のタンパク質に拡張して結合予測 を行うことが挙げられる．
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謝辞
本研究を行うにあたり，多大なご指導，ご助言を頂いた早稲田大学理工学術院 山名早人 教授に心より感謝致します．研究の方針，さらに多大なご指導，ご助言をして頂きました 産業技術総合研究所 生命情報センター 副研究センター長 藤博幸先生に心より感謝致し ます．また，PGD受容体モデル構造を提供して頂いた大阪大学 大安裕美先生，分子記述子 の計算方法をご教授して頂いた産業技術総合研究所 広川貴次先生に心より感謝致します．
最後に，本研究を行うにあたり，アドバイスをして下さった先輩，同輩の皆様に心より感 謝致します．
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研究業績
大野亮仁，藤博幸，山名早人：“SVMによるGタンパク共役受容体と化学化合物の 相互作用予測”， 第34回バイオ情報学研究発表会，11号，2013．
大野亮仁，藤博幸，山名早人：“結合・非結合時における特異な特徴量を抽出したG タンパク共役受容体と化学化合物の結合予測”，第7回データ工学と情報マネジメン トに関するフォーラム(DEIM2015)，2015．
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参考文献
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