(57)【要約】【課題】化合物の物性を精度よく予測することができるようにする。【解決手段】符号化部８８によって、可変長の配列を、固定次元の連続値ベクトルに変換する符号化器を用いて、入力された化合物に関する可変長の配列を、固定次元の連続値ベクトルに変換する。そして、予測部９２によって、固定次元の連続値ベクトルと、入力された化合物に関する特徴量とに基づいて、化合物の物性を予測するための予測器を用いて、化合物の物性を予測する。【選択図】図３
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
可変長の配列を、固定次元の連続値ベクトルに変換する符号化器を用いて、入力された化合物に関する可変長の配列を、固定次元の連続値ベクトルに変換する変換部と、
前記固定次元の連続値ベクトルと、入力された化合物に関する特徴量とに基づいて、前記化合物の物性を予測するための予測器を用いて、前記化合物の物性を予測する予測部と、
を含む物性予測装置。
【請求項２】
入力された化合物に関する可変長の配列を、予め求められた配列の頻出パターンを用いて圧縮する圧縮部を更に含み、
前記変換部は、前記配列の頻出パターンを用いた圧縮後の可変長の配列を、固定次元の連続値ベクトルに変換する前記符号化器を用いて、前記圧縮部によって前記入力された化合物に関する可変長の配列を圧縮した結果を、固定次元の連続値ベクトルに変換する請求項１記載の物性予測装置。
【請求項３】
前記化合物に関する可変長の配列は、たんぱく質のアミノ酸配列である請求項１又は２記載の物性予測装置。
【請求項４】
前記予測部は、前記化合物の物性として、たんぱく質の安定性を予測する請求項３記載の物性予測装置。
【請求項５】
化合物に関する可変長の配列を、固定次元の連続値ベクトルに変換する符号化器と、固定次元の連続値ベクトルを、可変長の配列に復号化する復号化器とについて、
前記符号化器によって変換された固定次元の連続値ベクトルに対する前記復号化器による復号化結果が、元の化合物に関する可変長の配列と一致するように、前記符号化器及び前記復号化器を学習する符号化復号化学習部と、
前記化合物に関する特徴量及び物性が予め与えられた化合物に関する可変長の配列について、前記符号化器によって変換された固定次元の連続値ベクトルに基づいて、前記固定次元の連続値ベクトルと前記化合物に関する特徴量とに基づいて前記化合物の物性を予測するための予測器を学習する予測器学習部と、
を含む物性予測モデル学習装置。
【請求項６】
化合物に関する可変長の配列を、予め求められた配列の頻出パターンを用いて圧縮する圧縮部を更に含み、
前記符号化復号化学習部は、
前記圧縮部による圧縮後の化合物に関する可変長の配列を、固定次元の連続値ベクトルに変換する前記符号化器と、固定次元の連続値ベクトルを、前記圧縮部による圧縮後の可変長の配列に復号化する前記復号化器とについて、
前記符号化器によって変換された、固定次元の連続値ベクトルに対する前記復号化器による復号化結果が、前記圧縮部による圧縮後の化合物に関する可変長の配列と一致するように、前記符号化器及び前記復号化器を学習し、
前記予測器学習部は、前記化合物に関する特徴量及び物性が予め与えられた化合物に関する可変長の配列について、前記符号化器によって変換された、前記圧縮部による圧縮後の化合物に関する可変長の配列に対する固定次元の連続値ベクトルに基づいて、前記予測器を学習する請求項５記載の物性予測モデル学習装置。
【請求項７】
コンピュータを、
可変長の配列を、固定次元の連続値ベクトルに変換する符号化器を用いて、入力された化合物に関する可変長の配列を、固定次元の連続値ベクトルに変換する変換部、及び
前記固定次元の連続値ベクトルと、入力された化合物に関する特徴量とに基づいて、前記化合物の物性を予測するための予測器を用いて、前記化合物の物性を予測する予測部
として機能させるためのプログラム。
【請求項８】
コンピュータを、
化合物に関する可変長の配列を、固定次元の連続値ベクトルに変換する符号化器と、固定次元の連続値ベクトルを、可変長の配列に復号化する復号化器とについて、
前記符号化器によって変換された固定次元の連続値ベクトルに対する前記復号化器による復号化結果が、元の化合物に関する可変長の配列と一致するように、前記符号化器及び前記復号化器を学習する符号化復号化学習部、及び
前記化合物に関する特徴量及び物性が予め与えられた化合物に関する可変長の配列について、前記符号化器によって変換された固定次元の連続値ベクトルに基づいて、前記固定次元の連続値ベクトルと前記化合物に関する特徴量とに基づいて前記化合物の物性を予測するための予測器を学習する予測器学習部
として機能させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、物性予測装置、物性予測モデル学習装置、及びプログラムに係り、特に、化合物の物性を予測するための物性予測装置、物性予測モデル学習装置、及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来より、変異導入によるたんぱく質の安定性変化予測のために、mCSM signatureという特徴量を用いる方法が知られている（非特許文献１）。mCSM signatureは変異導入部位のアミノ酸を中心として、半径ｒ内にある原子の頻度を表すものであり、複数の異なるｒを設定することで、変異導入部位の周辺にある原子を段階的に特徴量に変換している。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００３】
【非特許文献１】Pires, D.E., Ascher, D. B., & Blundell, T. L. (2013). mCSM: predicting the effects of mutations in proteins using graph-based signatures. Bioinfomatics, 30(3), 335-342.
【非特許文献２】Sutskever, I., Vinyals,O., & Le, Q.V. (2014). Sequence to sequence learning with neural networks. in Advances in neural information processing systems (pp. 3104-3112)
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
上記の非特許文献１に記載の方法では、変異周辺の環境を表すような特徴量は含まれているが、アミノ酸配列全体を表すような特徴量が含まれていないため、たんぱく質のアミノ酸配列全体を考慮した予測を行うことができない。
【０００５】
また、安定性変化に関する実験が行われているたんぱく質は、存在するたんぱく質全体に比べて極一部である。このため、使用できるデータが少なく、偏りが大きい。
【０００６】
また、アミノ酸配列データはたんぱく質構造データなどと比べて、大量データが存在しており、このデータを使って特徴量を作ることで変異によるたんぱく質の安定性変化予測精度を向上させることが望ましい。
【０００７】
本発明は、上記の事情を鑑みてなされたもので、化合物の物性を精度よく予測することができる物性予測装置、物性予測モデル学習装置、及びプログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上記の目的を達成するために第１の発明に係る物性予測装置は、可変長の配列を、固定次元の連続値ベクトルに変換する符号化器を用いて、入力された化合物に関する可変長の配列を、固定次元の連続値ベクトルに変換する変換部と、前記固定次元の連続値ベクトルと、入力された化合物に関する特徴量とに基づいて、前記化合物の物性を予測するための予測器を用いて、前記化合物の物性を予測する予測部と、を含んで構成されている。
【０００９】
第２の発明に係るプログラムは、コンピュータを、可変長の配列を、固定次元の連続値ベクトルに変換する符号化器を用いて、入力された化合物に関する可変長の配列を、固定次元の連続値ベクトルに変換する変換部、及び前記固定次元の連続値ベクトルと、入力された化合物に関する特徴量とに基づいて、前記化合物の物性を予測するための予測器を用いて、前記化合物の物性を予測する予測部として機能させるためのプログラムである。
【００１０】
第１の発明及び第２の発明によれば、変換部によって、可変長の配列を、固定次元の連続値ベクトルに変換する符号化器を用いて、入力された化合物に関する可変長の配列を、固定次元の連続値ベクトルに変換する。そして、予測部によって、前記固定次元の連続値ベクトルと、入力された化合物に関する特徴量とに基づいて、前記化合物の物性を予測するための予測器を用いて、前記化合物の物性を予測する。
【００１１】
このように、化合物に関する可変長の配列を、固定次元の連続値ベクトルに変換し、前記固定次元の連続値ベクトルと、入力された化合物に関する特徴量とに基づいて、予測器を用いて、前記化合物の物性を予測することにより、化合物の物性を精度よく予測することができる。
【００１２】
第３の発明に係る物性予測モデル学習装置は、化合物に関する可変長の配列を、固定次元の連続値ベクトルに変換する符号化器と、固定次元の連続値ベクトルを、可変長の配列に復号化する復号化器とについて、前記符号化器によって変換された固定次元の連続値ベクトルに対する前記復号化器による復号化結果が、元の化合物に関する可変長の配列と一致するように、前記符号化器及び前記復号化器を学習する符号化復号化学習部と、前記化合物に関する特徴量及び物性が予め与えられた化合物に関する可変長の配列について、前記符号化器によって変換された固定次元の連続値ベクトルに基づいて、前記固定次元の連続値ベクトルと前記化合物に関する特徴量とに基づいて前記化合物の物性を予測するための予測器を学習する予測器学習部と、を含んで構成されている。
【００１３】
第４の発明に係るプログラムは、コンピュータを、化合物に関する可変長の配列を、固定次元の連続値ベクトルに変換する符号化器と、固定次元の連続値ベクトルを、可変長の配列に復号化する復号化器とについて、前記符号化器によって変換された固定次元の連続値ベクトルに対する前記復号化器による復号化結果が、元の化合物に関する可変長の配列と一致するように、前記符号化器及び前記復号化器を学習する符号化復号化学習部、及び前記化合物に関する特徴量及び物性が予め与えられた化合物に関する可変長の配列について、前記符号化器によって変換された固定次元の連続値ベクトルに基づいて、前記固定次元の連続値ベクトルと前記化合物に関する特徴量とに基づいて前記化合物の物性を予測するための予測器を学習する予測器学習部として機能させるためのプログラムである。
【００１４】
第３の発明及び第４の発明によれば、符号化復号化学習部によって、化合物に関する可変長の配列を、固定次元の連続値ベクトルに変換する符号化器と、固定次元の連続値ベクトルを、可変長の配列に復号化する復号化器とについて、前記符号化器によって変換された固定次元の連続値ベクトルに対する前記復号化器による復号化結果が、元の化合物に関する可変長の配列と一致するように、前記符号化器及び前記復号化器を学習する。そして、予測器学習部によって、前記化合物に関する特徴量及び物性が予め与えられた化合物に関する可変長の配列について、前記符号化器によって変換された固定次元の連続値ベクトルに基づいて、前記固定次元の連続値ベクトルと前記化合物に関する特徴量とに基づいて前記化合物の物性を予測するための予測器を学習する。
【００１５】
このように、固定次元の連続値ベクトルに変換する符号化器と、可変長の配列に復号化する復号化器とを学習すると共に、前記化合物に関する特徴量及び物性が予め与えられた化合物に関する可変長の配列について、前記符号化器によって変換された固定次元の連続値ベクトルに基づいて、前記化合物の物性を予測するための予測器を学習することにより、化合物の物性を精度よく予測することができる。
【発明の効果】
【００１６】
以上説明したように、本発明の物性予測装置、物性予測モデル学習装置、及びプログラムによれば、化合物の物性を精度よく予測することができる、という効果が得られる。
【図面の簡単な説明】
【００１７】
【図１】本発明の実施の形態に係る物性予測モデル学習装置、物性予測装置を示すブロック図である。
【図２】本発明の実施の形態に係る物性予測モデル学習装置を示す機能ブロック図である。
【図３】本発明の実施の形態に係る物性予測装置を示す機能ブロック図である。
【図４】本発明の実施の形態に係る物性予測モデル学習装置の頻出パターン検出処理ルーチンの内容を示すフローチャートである。
【図５】本発明の実施の形態に係る物性予測モデル学習装置の符号化器復号化器学習処理ルーチンの内容を示すフローチャートである。
【図６】本発明の実施の形態に係る物性予測モデル学習装置の予測器学習処理ルーチンの内容を示すフローチャートである。
【図７】本発明の実施の形態に係る物性予測装置の物性予測処理ルーチンの内容を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１８】
以下、図面を参照して本発明の実施の形態を詳細に説明する。
【００１９】
＜本発明の実施の形態の概要＞
たんぱく質におけるアミノ酸配列は多くの情報を含んでいるが、可変長かつ離散値であり特徴量として利用することが難しい。このような配列自体と比べて、短く、かつ扱いやすい固定次元の連続値ベクトルとして表現することで、配列全体を機械学習時の入力として用いることができ、かつこれを利用することで、化合物全体の特徴を考慮して物性値を予測することができる。
【００２０】
そこで、本発明の実施の形態では、化合物、特にたんぱく質のアミノ酸配列について、Sequence to Sequenceと呼ばれる符号化器及び復号化器を学習する。
【００２１】
学習後の符号化器を用いて、アミノ酸配列を連続値のベクトルに符号化し、これを安定性を予測する予測器に入力することで、アミノ酸配列全体を考慮した予測を行うことができるようになる。
【００２２】
本発明の実施の形態では、配列圧縮部を用いる場合の、変異によるたんぱく質の安定性変化予測の例について説明するが、他の物性予測についても同様の処理で適用が可能である。
【００２３】
＜本発明の実施の形態の物性予測モデル学習装置の構成＞
図１に示すように、本発明の実施の形態に係る物性予測モデル学習装置１０は、ＣＰＵ１２、ＲＯＭ１４、ＲＡＭ１６、ＨＤＤ１８、通信インタフェース２１、及びこれらを相互に接続するためのバス２２を備えている。
【００２４】
ＣＰＵ１２は、各種プログラムを実行する。ＲＯＭ１４には、各種プログラムやパラメータ等が記憶されている。ＲＡＭ１６は、ＣＰＵ１２による各種プログラムの実行時におけるワークエリア等として用いられる。記録媒体としてのＨＤＤ１８には、後述する頻出パターン検出処理ルーチン、符号化器復号化器学習処理ルーチン、及び予測器学習処理ルーチンを実行するためのプログラムを含む各種プログラムや各種データが記憶されている。
【００２５】
本実施の形態における物性予測モデル学習装置１０を、頻出パターン検出処理ルーチン、符号化器復号化器学習処理ルーチン、及び予測器学習処理ルーチンを実行するためのプログラムに沿って、機能ブロックで表すと、図２に示すようになる。物性予測モデル学習装置１０は、入力部２０及び演算部３０を備えている。
【００２６】
入力部２０は、複数のアミノ酸配列を受け付ける。また、入力部２０は、たんぱく質のアミノ酸配列（例えば、変異によるたんぱく質のアミノ酸配列）、当該たんぱく質に関するその他の特徴量（例えば、PSSM(遺伝的特徴量)など）、及び当該たんぱく質の物性値（たんぱく質の安定性）からなる学習データを複数受け付ける。ここで、PSSMはあるたんぱく質を類似するたんぱく質と比較した際に、ある位置でどのアミノ酸がよく存在するかを表す特徴量である。
【００２７】
演算部３０は、学習データ記憶部３２、頻出パターン検出部３４、頻出パターン記憶部３６、配列圧縮部３８、符号化器復号化器学習部４０、符号化器復号化器記憶部４２、符号化部４４、予測器学習部４６、及び予測器記憶部４８を備えている。
【００２８】
学習データ記憶部３２は、入力部２０により受け付けた複数のアミノ酸配列、及び複数の学習データを記憶する。
【００２９】
頻出パターン検出部３４は、学習データ記憶部３２に記憶されている複数のアミノ酸配列から、アミノ酸配列の頻出パターンを検出する。例えば、大量のアミノ酸配列の集合
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の中から頻出するパターン（部分配列）を検出する。
【００３０】
頻出パターン記憶部３６には、検出された頻出パターンが記憶される。
【００３１】
配列圧縮部３８は、各学習データに含まれるアミノ酸配列を、頻出パターン記憶部３６に記憶されている配列の頻出パターンを用いて圧縮する。例えば、Byte Pair Encodingなどを用いて、以下に説明するように圧縮する。
【００３２】
まず、アミノ酸配列を、頻出パターンによって区切る。これによって、アミノ酸配列は、一部の頻出パターンを1文字に置き換えた短い配列
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に変換される。これ以後、アミノ酸配列の集合Ｓに含まれないアミノ酸配列に対しても、ここで獲得された頻出パターンを１文字に置き換えていくことで、短い配列に変換することができる。
【００３３】
符号化器復号化器学習部４０は、圧縮後のアミノ酸配列を、固定次元の連続値ベクトルに変換する符号化器と、固定次元の連続値ベクトルを、アミノ酸配列に復号化する復号化器とについて、符号化器によって圧縮後のアミノ酸配列が変換された固定次元の連続値ベクトルに対する復号化器による復号化結果が、元の圧縮後のアミノ酸配列と一致するように、符号化器及び復号化器を学習する。
【００３４】
ここで、符号化器は例えばリカレントニューラルネットワークや畳み込みニューラルネットワークなどで構成され、復号化器は例えばリカレントニューラルネットワークなどで構成される。
【００３５】
具体的には、以下のように、符号化器及び復号化器を学習する。
【００３６】
まず、圧縮後のアミノ酸配列S’iを符号化器Ｅφに入力する。ここでφは符号化器Ｅφのパラメータである。
【００３７】
符号化器Ｅφは圧縮後の配列S’iをあらかじめ与えられた長さｌの連続値ベクトルＷiへと変換する。
【００３８】
次に、復号化器Ｄξがこの連続値ベクトルＷiのみから復号化することにより、圧縮後の配列S’iを復元することを試みる。ここでξは復号化器Ｄξのパラメータである。
【００３９】
以上を全ての圧縮後のアミノ酸配列S’iもしくはそのサブセットに対して行う。
【００４０】
その後、符号化器Ｅφおよび復号化器Ｄξのパラメータφ、ξを、復号化した配列が元の圧縮後の配列S’iに近くなるように調整する。
【００４１】
以上を繰り返すことで、配列をうまく復号できるような符号化ができる符号化器Ｅφが得られる。
【００４２】
符号化器復号化器記憶部４２には、符号化器復号化器学習部４０によって学習された符号化器Ｅφおよび復号化器Ｄξのパラメータφ、ξが記憶される。
【００４３】
符号化部４４は、学習データに含まれるアミノ酸配列についての圧縮後の配列について、符号化器Ｅφを用いて、固定次元の連続値ベクトルに変換する。
【００４４】
予測器学習部４６は、複数の学習データについての符号化部４４によって変換された固定次元の連続値ベクトルと、他の特徴量と、物性値とに基づいて、たんぱく質の物性（安定性）を予測するための予測器を学習する。
【００４５】
予測器は、例えばニューラルネットワークや、SVMやxgboostなどを用いて構成される。
【００４６】
具体的には、以下に説明するように、予測器ｇθのパラメータθの最適化を行う。
【００４７】
最適化には、変異による安定性変化が計測された実験データを用いて用意された複数の学習データを用いる。この実験データで用いられたたんぱく質のアミノ酸配列についての符号化器による変換結果をＷtrainとし、実験条件などから得られた他の特徴量をＸtrainとし、計測された物性値をｙtrainとするとき、これらを用いて
2020035134.tif 000005
となるようにパラメータθを最適化する。これによって、物性値が計測されていない新たな変異に対して、Ｗ、Ｘからｙを予測できるようになる。
【００４８】
予測器記憶部４８には、予測器学習部４６によって学習された予測器ｇθのパラメータθが記憶される。
【００４９】
＜本発明の実施の形態の物性予測装置の構成＞
上記図１に示すように、本発明の実施の形態に係る物性予測装置６０は、ＣＰＵ１２、ＲＯＭ１４、ＲＡＭ１６、ＨＤＤ１８、通信インタフェース２１、及びこれらを相互に接続するためのバス２２を備えている。
【００５０】
ＣＰＵ１２は、各種プログラムを実行する。ＲＯＭ１４には、各種プログラムやパラメータ等が記憶されている。ＲＡＭ１６は、ＣＰＵ１２による各種プログラムの実行時におけるワークエリア等として用いられる。記録媒体としてのＨＤＤ１８には、後述する物性予測処理ルーチンを実行するためのプログラムを含む各種プログラムや各種データが記憶されている。
【００５１】
本実施の形態における物性予測装置６０を、物性予測処理ルーチンを実行するためのプログラムに沿って、機能ブロックで表すと、図３に示すようになる。物性予測装置６０は、入力部７０、演算部８０、及び出力部９４を備えている。
【００５２】
入力部７０は、予測対象となるたんぱく質のアミノ酸配列、及び当該たんぱく質に関するその他の特徴量（例えば、PSSM(遺伝的特徴量)など）を受け付ける。
【００５３】
演算部８０は、頻出パターン記憶部８２、配列圧縮部８４、符号化器記憶部８６、符号化部８８、予測器記憶部９０、及び予測部９２を備えている。なお、符号化部８８が、変換部の一例である。
【００５４】
頻出パターン記憶部８２には、頻出パターン記憶部３６と同じ頻出パターンが記憶される。
【００５５】
配列圧縮部８４は、配列圧縮部３８と同様に、入力されたたんぱく質のアミノ酸配列を、頻出パターン記憶部８２に記憶されている頻出パターンを用いて圧縮する。
【００５６】
符号化器記憶部８６には、符号化器復号化器記憶部４２と同じ符号化器Ｅφのパラメータφが記憶されている。
【００５７】
符号化部８８は、符号化部４４と同様に、配列圧縮部８４による圧縮後の配列について、符号化器Ｅφを用いて、固定次元の連続値ベクトルに変換する。
【００５８】
予測器記憶部９０は、予測器記憶部４８と同じ予測器ｇθのパラメータθが記憶されている。
【００５９】
予測部９２は、符号化部８８によって得られた固定次元の連続値ベクトルと、入力されたたんぱく質に関するその他の特徴量とに基づいて、予測器ｇθを用いて、当該たんぱく質の物性（安定性）を予測する。
【００６０】
具体的には、符号化部８８によって得られた連続値ベクトルＷを他の特徴量Ｘと組み合わせて予測器ｇθに入力し、安定性ｙを予測する。
【００６１】
出力部９４は、予測対象のたんぱく質について予測された物性を出力する。
【００６２】
＜物性予測モデル学習装置の動作＞
次に、本発明の実施の形態に係る物性予測モデル学習装置１０の動作について説明する。
【００６３】
入力部２０によって、複数のアミノ酸配列と、複数の学習データとを入力として受け付けると、物性予測モデル学習装置１０によって、複数のアミノ酸配列と、複数の学習データとを学習データ記憶部３２に格納する。そして、物性予測モデル学習装置１０によって、図４に示す頻出パターン検出処理ルーチンが実行される。
【００６４】
まず、ステップＳ１００において、頻出パターン検出部３４は、学習データ記憶部３２に記憶されている複数のアミノ酸配列から、アミノ酸配列の頻出パターンを検出する。
【００６５】
そして、ステップＳ１０２において、上記ステップＳ１００で検出された頻出パターンを、頻出パターン記憶部３６に登録して、頻出パターン検出処理ルーチンを終了する。
【００６６】
そして、物性予測モデル学習装置１０によって、図５に示す符号化器復号化器学習処理ルーチンが実行される。
【００６７】
ステップＳ１１０において、配列圧縮部３８は、各学習データに含まれるアミノ酸配列を、頻出パターン記憶部３６に登録された頻出パターンを用いて圧縮する。
【００６８】
ステップＳ１１２において、各学習データに対し、上記ステップＳ１１０での圧縮後のアミノ酸配列S’iを符号化器Ｅφに入力し、あらかじめ与えられた長さｌの連続値ベクトルＷiへと変換する。
【００６９】
次のステップＳ１１４では、各学習データに対し、復号化器Ｄξを用いて、上記ステップＳ１１２で得られた連続値ベクトルＷiから復号化する。
【００７０】
ステップＳ１１６では、各学習データに対する、上記ステップＳ１１４で復号化された配列が、元の圧縮後のアミノ酸配列S’iに近くなるように、符号化器Ｅφおよび復号化器Ｄξのパラメータφ、ξを調整する。
【００７１】
ステップＳ１１８では、符号化器Ｅφおよび復号化器Ｄξのパラメータφ、ξが収束したか否かを判定する。収束していない場合には、上記ステップＳ１１２へ戻り、上記ステップＳ１１２〜Ｓ１１６の処理を繰り返す。一方、符号化器Ｅφおよび復号化器Ｄξのパラメータφ、ξが収束したと判定された場合には、最終的に得られた符号化器Ｅφおよび復号化器Ｄξのパラメータφ、ξを符号化器復号化器記憶部４２に格納して、符号化器復号化器学習処理ルーチンを終了する。
【００７２】
なお、収束したか否かの判定は、例えば、繰り返し回数が上限値に到達したか否かや、符号化器Ｅφおよび復号化器Ｄξのパラメータφ、ξの変化量が閾値以下になったか否かにより判定すればよい。
【００７３】
そして、物性予測モデル学習装置１０によって、図６に示す予測器学習処理ルーチンが実行される。
【００７４】
ステップＳ１２０において、配列圧縮部３８は、各学習データに含まれるアミノ酸配列を、頻出パターン記憶部３６に登録された頻出パターンを用いて圧縮する。
【００７５】
ステップＳ１２２では、符号化部４４が、各学習データに対し、上記ステップＳ１２０での圧縮後のアミノ酸配列S’iを符号化器Ｅφに入力し、あらかじめ与えられた長さｌの連続値ベクトルＷiへと変換する。
【００７６】
ステップＳ１２４では、予測器学習部４６は、各学習データに対し、上記ステップＳ１２２で変換された固定次元の連続値ベクトルと、他の特徴量と、物性値とに基づいて、たんぱく質の物性（安定性）を予測するための予測器のパラメータθを最適化する。
【００７７】
ステップＳ１２６では、予測器のパラメータθが収束したか否かを判定する。収束していない場合には、上記ステップＳ１２４へ戻り、上記ステップＳ１２４の処理を繰り返す。一方、予測器のパラメータθが収束したと判定された場合には、最終的に得られた予測器のパラメータθを予測器記憶部４８に格納して、予測器学習処理ルーチンを終了する。
【００７８】
なお、収束したか否かの判定は、例えば、繰り返し回数が上限値に到達したか否かや、予測器のパラメータθの変化量が閾値以下になったか否かにより判定すればよい。
【００７９】
＜物性予測装置の動作＞
次に、本発明の実施の形態に係る物性予測装置６０の動作について説明する。
【００８０】
入力部７０によって、予測対象となるたんぱく質のアミノ酸配列、及び当該たんぱく質に関するその他の特徴量を入力として受け付けると、物性予測装置６０によって、図７に示す物性予測処理ルーチンが実行される。
【００８１】
まず、ステップＳ１３０において、配列圧縮部８４は、入力されたたんぱく質のアミノ酸配列を、頻出パターン記憶部８２に記憶されている頻出パターンを用いて圧縮する。
【００８２】
ステップＳ１３２において、符号化部８８は、上記ステップＳ１３０で得られた圧縮後の配列について、符号化器Ｅφを用いて、固定次元の連続値ベクトルに変換する。
【００８３】
そして、ステップＳ１３４において、予測部９２は、上記ステップＳ１３２で得られた固定次元の連続値ベクトルと、入力されたたんぱく質に関するその他の特徴量とに基づいて、予測器ｇθを用いて、当該たんぱく質の物性（安定性）を予測し、予測結果を出力部９４により出力して、物性予測処理ルーチンを終了する。
【００８４】
以上説明したように、本発明の実施の形態に係る物性予測装置によれば、たんぱく質のアミノ酸配列を、固定次元の連続値ベクトルに変換し、固定次元の連続値ベクトルと、たんぱく質に関する特徴量とに基づいて、予測器を用いて、たんぱく質の物性を予測することにより、たんぱく質の物性を精度よく予測することができる。例えば、たんぱく質の安定性を予測する際の予測精度が向上する。
【００８５】
また、本発明の実施の形態に係る物性予測モデル学習装置によれば、固定次元の連続値ベクトルに変換する符号化器と、可変長の配列に復号化する復号化器とを学習すると共に、たんぱく質に関する特徴量及び物性が予め与えられたたんぱく質のアミノ酸配列について、符号化器によって変換された固定次元の連続値ベクトルに基づいて、たんぱく質の物性を予測するための予測器を学習することにより、たんぱく質の物性を精度よく予測することができる。
【００８６】
なお、本発明は、上述した実施形態に限定されるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲内で様々な変形や応用が可能である。
【００８７】
例えば、上記の実施の形態において、たんぱく質のアミノ酸配列を圧縮せずに、そのまま符号化器へ入力するようにしてもよい。この場合には、配列圧縮部を省略することができる。
【００８８】
また、物性予測モデル学習装置と物性予測装置とを別の装置として構成する場合を例に説明したが、これに限定されるものではなく、物性予測モデル学習装置と物性予測装置とを一つの装置として構成するようにしてもよい。
【００８９】
また、たんぱく質以外の他の化合物に関する配列を入力とする、他の化合物の物性予測に、本発明を適用してもよい。また、本発明のプログラムは、記憶媒体に格納して提供するようにしてもよい。
【符号の説明】
【００９０】
１０   物性予測モデル学習装置
２０、７０    入力部
３０、８０    演算部
３２   学習データ記憶部
３４   頻出パターン検出部
３６、８２    頻出パターン記憶部
３８、８４    配列圧縮部
４０   符号化器復号化器学習部
４２   符号化器復号化器記憶部
４４、８８    符号化部
４６   予測器学習部
４８   予測器記憶部
６０   物性予測装置
８６   符号化器記憶部
９０   予測器記憶部
９２   予測部
９４   出力部
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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