(57)【要約】【課題】化合物の物性値を精度良く予測することができる。【解決手段】属性値予測装置１０は、化合物をグラフ構造で表したグラフを生成するグラフ生成部１２と、グラフのノードに対して与えられたノード信号をグラフウェーブレット変換することにより化合物の特徴量を抽出する特徴量抽出部１４と、特徴量に基づいて、化合物の属性値を予測する属性値予測部１６と、を備える。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
化合物をグラフ構造で表したグラフを生成するグラフ生成部と、
前記グラフのノードに対して与えられたノード信号をグラフウェーブレット変換することにより前記化合物の特徴量を抽出する特徴量抽出部と、
前記特徴量に基づいて、前記化合物の属性値を予測する属性値予測部と、
を備えた属性値予測装置。
【請求項２】
前記グラフ生成部は、前記化合物を構成する複数の原子間の距離を表す距離行列を算出する距離行列算出部と、前記距離行列から近傍グラフを生成する近傍グラフ生成部を含み、
前記特徴量抽出部は、前記近傍グラフのノード信号をグラフウェーブレット変換することにより前記化合物の特徴量を抽出する
請求項１記載の属性値予測装置。
【請求項３】
コンピュータを、請求項１または請求項２記載の属性値予測装置の各部として機能させるための属性値予測プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、属性値予測装置及び属性値予測プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
非特許文献１には、mCSM signatureという特徴量を用いてタンパク質の突然変異の影響を予測する方法が開示されている。
【０００３】
mCSM signatureは、変異導入部位のアミノ酸を中心として、半径ｒ内に存在す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存在する原子を段階的に特徴量に変換することができる。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００４】
【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.
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
上記従来技術では、距離の閾値として半径ｒを使って、化合物（タンパク質）のうち、或る一部分（変異周辺）の環境を特徴量に変換している。上記従来技術では、半径ｒ以内に含まれるか否かで信号を離散化するため、例えば半径ｒ付近に原子が存在する場合に、化合物の溶媒中での揺らぎによって特徴量が不安定になる場合があり、物性値等の属性値を精度良く予測できない場合がある、という問題がある。
【０００６】
また、上記従来技術では、閾値としての半径ｒを適切に設定しなければならないが、半径ｒは、化合物の大きさや解きたい問題によって異なるため調整が難しい、という問題があった。
【０００７】
本発明は、上記問題点を鑑みてなされたものであり、化合物の属性値を精度良く予測することができる属性値予測装置及び属性値予測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、請求項１に記載の発明の属性値予測装置は、化合物をグラフ構造で表したグラフを生成するグラフ生成部と、前記グラフのノードに対して与えられたノード信号をグラフウェーブレット変換することにより前記化合物の特徴量を抽出する特徴量抽出部と、前記特徴量に基づいて、前記化合物の属性値を予測する属性値予測部と、を備える。
【０００９】
請求項２記載の発明は、前記グラフ生成部は、前記化合物を構成する複数の原子間の距離を表す距離行列を算出する距離行列算出部と、前記距離行列から近傍グラフを生成する近傍グラフ生成部を含み、前記特徴量抽出部は、前記近傍グラフのノード信号をグラフウェーブレット変換することにより前記化合物の特徴量を抽出する。
【００１０】
請求項３記載の発明の属性値予測プログラムは、コンピュータを、請求項１または請求項２記載の属性値予測装置の各部として機能させるための属性値予測プログラムである。
【発明の効果】
【００１１】
本発明によれば、化合物の物性値を精度良く予測することができる、という効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】属性値予測装置の機能ブロック図である。
【図２】属性値予測装置のハードウェア構成を構成図である。
【図３】属性値予測処理のフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
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。
【００１４】
（第１実施形態）
【００１５】
図１は、本実施の形態に係る属性値予測装置１０の構成例を示す図である。属性値予測装置１０は、グラフ生成部１２、特徴量抽出部１４、および属性値予測部１６を備える。
【００１６】
グラフ生成部１２は、化合物をグラフ構造で表したグラフを生成する。具体的には、グラフ生成部１２は、距離行列算出部１８および近傍グラフ生成部２０を含む。
【００１７】
距離行列算出部１８は、化合物を構成する複数の原子間の距離を表す距離行列を算出する。
【００１８】
近傍グラフ生成部２０は、距離行列算出部１８により算出された距離行列から近傍グラフを生成する。
【００１９】
特徴量抽出部１４は、近傍グラフ生成部２０により生成された近傍グラフのノードに対して与えられたノード信号をグラフウェーブレット変換することにより化合物の特徴量を抽出する。
【００２０】
属性値予測部１６は、特徴量抽出部１４により抽出された特徴量に基づいて、化合物の属性値を予測する。なお、本実施形態では、属性値が化合物の物性値である場合について説明するが、これに限られるものではない。
【００２１】
図２は、属性値予測装置１０のハードウェア構成を示すブロック図である。
【００２２】
属性値予測装置１０は、コンピュータとしての機能を有し、ＣＰＵ（Central Processing Unit）３０Ａ、ＲＯＭ（Read Only Memory）３０Ｂ、ＲＡＭ（Random Access Memory）３０Ｃ、不揮発性メモリ３０Ｄ、ハードディスク３０Ｅ、および通信インターフェース(I/F:Interface)部３０Ｆを有する。そして、ＣＰＵ３０Ａ、ＲＯＭ３０Ｂ、ＲＡＭ３０Ｃ、不揮発性メモリ３０Ｄ、ハードディスク３０Ｅ、および通信インターフェース部３０Ｆは、バス３０Ｇを介して互いに接続されている。
【００２３】
ＣＰＵ３０Ａは、中央演算処理ユニットであり、各種プログラムを実行したり、各部を制御したりする。その際、ＲＡＭ３０Ｃをワークエリアとしてプログラムを実行する。
【００２４】
不揮発性メモリ３０Ｄは、属性値予測装置１０の電源をオフにしてもデータ内容が保持されるメモリである。
【００２５】
ハードディスク３０Ｅには、例えば後述する属性値予測プログラム等が記憶される。
【００２６】
通信インターフェース部３０Ｆは、図示しない外部装置と通信を行う。
【００２７】
次に、本実施形態の作用として、ＣＰＵ３０Ａで実行される属性値予測処理について、図３に示すフローチャートを参照して説明する。ＣＰＵ３０Ａは、ハードディスク３０Ｅに記憶された属性値予測プログラムを読み込んで実行する。
【００２８】
ステップＳ１００では、化合物を構成する複数の原子間の距離を表す距離行列を算出する。例えば、或る化合物Ｃにおいて、化合物に含まれるＮ個の原子の物性値をｆ＝｛ｆ１、ｆ２、・・・、ｆＮ｝と表す。また、化合物Ｃに含まれるＮ個の原子の３次元位置をｘ＝｛ｘ１、ｘ２、・・・ｘＮ｝と表す。
【００２９】
そして、各原子間の距離
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を算出する。ここで、ＡはＮ個の各原子間の距離を表すＮ×Ｎの距離行列である。また、原子ｉと原子ｊとの原子間距離Ａｉ，ｊは次式で表される。
【００３０】
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【００３１】
ステップＳ１０２では、ステップＳ１００で算出した距離行列から近傍グラフを生成する。本実施形態では、所謂グラフ理論におけるグラフを用いて化合物を表現する。グラフ理論におけるグラフは、ノードの集合と、ノードとノードとを結ぶ辺の集合と、で構成される。ここでは、ノードが化合物の原子を表し、ノードに対して与えられたノード信号が原子の物性値を表す。また、各ノードを結ぶ辺は、原子間の距離を表す。
【００３２】
原子間の距離Ａから近傍グラフを生成する方法としては、例えば、第１の方法として、距離行列に基づいて、距離が近いノードから順に予め定めた数のノードを接続する方法がある。
【００３３】
また、第２の方法として、距離行列に基づいて、距離が予め定めた閾値以下の範囲にあるノード同士を接続する方法がある。
【００３４】
また、第３の方法として、距離の逆数をグラフの重みとしてノード同士を接続する方法がある。
【００３５】
なお、近傍グラフの生成方法については、上記の第１〜第３の方法に限られるものではない。
【００３６】
ここで、生成した近傍グラフの重みをＷｔとする。ただし、原子ｉ，ｊについて、Ｗｔｉ，ｉ＝０、Ｗｔｉ，ｊ＝Ｗｔｊ，ｉである。なお、第３の方法のように、距離の逆数をグラフの重みとした場合はＷｔｉ，ｊ＝１／Ａｉ，ｊである。すなわち、近傍グラフでは、距離が遠くなるほどグラフの重みが小さくなる。
【００３７】
ステップＳ１０４では、グラフのノードに対して与えられたノード信号を、ステップＳ１０２で生成した近傍グラフを利用してグラフウェーブレット変換する。以下、グラフウェーブレット変換について説明する。
【００３８】
ステップＳ１０２で生成した近傍グラフのグラフラプラシアンをＬとする。本実施形態では、一例としてＬは酔歩正規化グラフラプラシアンであり、次式で表される。
【００３９】
Ｌ＝Ｄ−１（Ｄ−Ｗ）
【００４０】
ここで、
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である。また、グラフラプラシアンのｌ番目の固有値をλｌ、固有ベクトルをｕｌとする。
【００４１】
そして、ノード信号である原子の物性値ｆを、次式によりグラフウェーブレット変換する。
【００４２】
【数１】
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・・・（１）
【００４３】
ここで、Ｗは、グラフウェーブレット変換により得られた特徴量を表す。また、ｓはスケールパラメータ、ａは位置パラメータを表す。また、ｇはカーネル関数であり、通常のウェーブレット変換におけるウェーブレット関数に対応する。なお、カーネル関数ｇは、例えばメキシカンハット関数等を用いることができるが、これに限られるものではない。
【００４４】
グラフウェーブレット変換は、関数ｆをグラフの固有ベクトル方向（周波数方向）に射影し、周波数空間でフィルタをかけた後、元の空間に戻す処理である。このグラフウェーブレット変換によって、周辺の原子の物性値を畳み込んだ特徴量Ｗを得ることができる。
【００４５】
ステップＳ１０６では、ステップＳ１０４のグラフウェーブレット変換により得られた特徴量Ｗおよび他の特徴量Ｘに基づいて、物性値ｙを予め定めた予測処理ｇθにより予測する。
【００４６】
物性値ｙの予測処理ｇθには、公知の学習方法を用いることができる。予測処理ｇθとしては、例えばＳＶＭ（Ｓｕｐｐｏｒｔ  Ｖｅｃｔｏｒ  Ｍａｃｈｉｎｅ）、ｘｇｂｏｏｓｔ（ｅＸｔｒｅｍｅ  Ｇｒａｄｉｅｎｔ  Ｂｏｏｓｔｉｎｇ）等を用いることができる。
【００４７】
ここで、予測処理ｇθは、特徴量Ｗおよび他の特徴量Ｘを入力として、予め定めたパラメータθを用いて物性値ｙを予測する。パラメータθについては後述するが、例えば学習データから事前に推定した値を用いる。
【００４８】
他の特徴量Ｘは、例えば化合物がタンパク質の場合にはＰＳＳＭ（Ｐｏｓｉｔｉｏｎ  Ｓｐｅｃｉｆｉｃ  Ｓｃｏｒｉｎｇ  Ｍａｔｒｉｘ、遺伝的特徴量）等が用いられる。ＰＳＳＭは、例えば或るタンパク質を、類似するタンパク質と比較した場合に、或る位置において、どのアミノ酸が多く存在するかを表す特徴量である。特徴量Ｗおよび他の特徴量Ｘを入力として予測処理ｇθを実行することにより、未知の化合物の物性値ｙが出力として得られる。
【００４９】
次に、予測処理ｇθのパラメータθの最適化について説明する。
【００５０】
パラメータθの最適化には、既に物性値が計測された複数の化合物を用いる。この化合物の特徴量をＷｔｒａｉｎ、Ｘｔｒａｉｎとし、計測された物性値をｙｔｒａｉｎとした場合、これらを用いて、ｙｔｒａｉｎ＝ｇθ（Ｗｔｒａｉｎ、Ｘｔｒａｉｎ）となるように、パラメータθを最適化する。これにより、物性値が計測されていない新たな化合物に対して、特徴量Ｗ、Ｘから物性値ｙを予測することができる。
【００５１】
このように、本実施形態では、化合物をグラフとして捉えることにより、化合物の大きさなどに影響を受けにくいデータ構造を得ることができる。そして、ウェーブレット変換で用いられるメキシカンハット関数等のウェーブレット関数を利用して特徴量を抽出することにより、従来のように閾値などのパラメータに依存せず、かつ、化合物の溶媒中での揺らぎに影響されづらい、化合物全体を含んだ特徴量を生成できる。これにより、化合物の物性値を精度良く予測することができる。
【符号の説明】
【００５２】
１０   属性値予測装置
１２   グラフ生成部
１４   特徴量抽出部
１６   属性値予測部
１８   距離行列算出部
２０   近傍グラフ生成部
【図１】
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【図２】
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【図３】
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