論文の概要: Neural networks for Anatomical Therapeutic Chemical (ATC)

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.11713v1
• Date: Fri, 22 Jan 2021 19:49:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-20 17:14:19.931398
• Title: Neural networks for Anatomical Therapeutic Chemical (ATC)
• Title（参考訳）: 解剖学的治療化学(ATC)のためのニューラルネットワーク
• Authors: Loris Nanni, Alessandra Lumini and Sheryl Brahnam
• Abstract要約: 両方向の長期記憶ネットワーク(BiLSTM)から抽出された集合を含む、特徴の異なるセットで訓練された複数の複数ラベル分類器を組み合わせることを提案する。 実験はこのアプローチのパワーを実証し、文献で報告された最良の手法よりも優れていることを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 83.73971067918333
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Motivation: Automatic Anatomical Therapeutic Chemical (ATC) classification is a critical and highly competitive area of research in bioinformatics because of its potential for expediting drug develop-ment and research. Predicting an unknown compound's therapeutic and chemical characteristics ac-cording to how these characteristics affect multiple organs/systems makes automatic ATC classifica-tion a challenging multi-label problem. Results: In this work, we propose combining multiple multi-label classifiers trained on distinct sets of features, including sets extracted from a Bidirectional Long Short-Term Memory Network (BiLSTM). Experiments demonstrate the power of this approach, which is shown to outperform the best methods reported in the literature, including the state-of-the-art developed by the fast.ai research group. Availability: All source code developed for this study is available at https://github.com/LorisNanni. Contact: loris.nanni@unipd.it
• Abstract（参考訳）: 動機:atc(automatic anatomical therapeutic chemical)分類は、薬物開発と研究の迅速化の可能性から、バイオインフォマティクスの研究において重要かつ競争性の高い分野である。 これらの特徴が複数の臓器やシステムにどのように影響するかによって、未知の化合物の治療的および化学的特性を予測することにより、自動ATC分類が課題となる。 結果:本稿では,双方向長短期記憶ネットワーク(bilstm)から抽出したセットを含む,特徴の異なるセットで学習された複数のマルチラベル分類器を組み合わせることを提案する。 実験はこのアプローチの力を示し、Fast.ai研究グループによって開発された最先端技術を含む、文献で報告された最良の手法を上回ります。 可用性: この研究のために開発されたすべてのソースコードはhttps://github.com/LorisNanni.comで入手できる。 連絡先:loris.nanni@unipd.it

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