論文の概要: DeepVir -- Graphical Deep Matrix Factorization for "In Silico" Antiviral Repositioning: Application to COVID-19

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.10333v1
• Date: Tue, 22 Sep 2020 05:57:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-15 21:39:46.394562
• Title: DeepVir -- Graphical Deep Matrix Factorization for "In Silico" Antiviral Repositioning: Application to COVID-19
• Title（参考訳）: ディープヴァー-"イン・シリコ"型抗ウイルスリポジションのためのグラフィカルディープマトリックス因子化-COVID-19への応用
• Authors: Aanchal Mongia, Stuti Jain, Emilie Chouzenoux and Angshul Majumda
• Abstract要約: この研究は、抗ウイルス薬が行に沿ってあり、列に沿ってウイルスが存在しているマトリックス完成問題として、抗ウイルス再配置を定式化する。 抗ウイルスおよびウイルスのキュレートされたメタデータを,グラフラプラシア正規化としてマトリックス補完フレームワークにエンコードする。 次に、結果の複数のグラフ正規化行列完備化問題を、深い行列分解としてフレーム化する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.104181562775778
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: This work formulates antiviral repositioning as a matrix completion problem where the antiviral drugs are along the rows and the viruses along the columns. The input matrix is partially filled, with ones in positions where the antiviral has been known to be effective against a virus. The curated metadata for antivirals (chemical structure and pathways) and viruses (genomic structure and symptoms) is encoded into our matrix completion framework as graph Laplacian regularization. We then frame the resulting multiple graph regularized matrix completion problem as deep matrix factorization. This is solved by using a novel optimization method called HyPALM (Hybrid Proximal Alternating Linearized Minimization). Results on our curated RNA drug virus association (DVA) dataset shows that the proposed approach excels over state-of-the-art graph regularized matrix completion techniques. When applied to "in silico" prediction of antivirals for COVID-19, our approach returns antivirals that are either used for treating patients or are under for trials for the same.
• Abstract（参考訳）: 本研究は、抗ウイルス薬が列に沿っているマトリックス完成問題として抗ウイルス再配置を定式化する。 入力マトリックスは部分的に充填され、抗ウイルス薬がウイルスに対して有効であることが知られている位置にある。 抗ウイルス (化学構造と経路) およびウイルス (ゲノム構造と症状) の硬化したメタデータを, グラフラプラシアン正則化としてマトリックス完成フレームワークにエンコードする。 次に、結果のグラフ正規化行列完備化問題をディープ行列分解としてフレーム化する。 これはHyPALM(Hybrid Proximal Alternating Linearized Minimization)と呼ばれる新しい最適化手法を用いて解決される。 得られたRNAドラッグウイルスアソシエーション(DVA)データセットの結果,提案手法は最先端のグラフ正規化マトリックス完成技術よりも優れていることが示された。 新型コロナウイルス(COVID-19)の抗ウイルス剤の「シリコ」予測に応用すると、患者の治療に使用されるか、同じ臨床試験を受けている抗ウイルス薬を返却する。

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