Fugu-MT 論文翻訳(概要): Drug-Target Interaction Prediction with Graph Attention networks

論文の概要: Drug-Target Interaction Prediction with Graph Attention networks

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.06099v1
Date: Sat, 10 Jul 2021 07:06:36 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-07-15 05:53:38.595191
Title: Drug-Target Interaction Prediction with Graph Attention networks
Title（参考訳）: グラフ注意ネットワークを用いた薬物・標的相互作用予測
Authors: Haiyang Wang, Guangyu Zhou, Siqi Liu, Jyun-Yu Jiang and Wei Wang
Abstract要約: DTI予測のためのエンドツーエンドフレームワークであるDTI-GAT(Drug-Target Interaction Prediction with Graph Attention Network)を提案する。 DTI-GATは、注目機構を備えたグラフ構造化データで動作するディープネットワークニューラルアーキテクチャを組み込んでいる。実験により、DTI-GATはバイナリDTI予測問題において、様々な最先端システムより優れていることが示された。
参考スコア（独自算出の注目度）: 26.40249934284416
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Motivation: Predicting Drug-Target Interaction (DTI) is a well-studied topic in bioinformatics due to its relevance in the fields of proteomics and pharmaceutical research. Although many machine learning methods have been successfully applied in this task, few of them aim at leveraging the inherent heterogeneous graph structure in the DTI network to address the challenge. For better learning and interpreting the DTI topological structure and the similarity, it is desirable to have methods specifically for predicting interactions from the graph structure. Results: We present an end-to-end framework, DTI-GAT (Drug-Target Interaction prediction with Graph Attention networks) for DTI predictions. DTI-GAT incorporates a deep neural network architecture that operates on graph-structured data with the attention mechanism, which leverages both the interaction patterns and the features of drug and protein sequences. DTI-GAT facilitates the interpretation of the DTI topological structure by assigning different attention weights to each node with the self-attention mechanism. Experimental evaluations show that DTI-GAT outperforms various state-of-the-art systems on the binary DTI prediction problem. Moreover, the independent study results further demonstrate that our model can be generalized better than other conventional methods. Availability: The source code and all datasets are available at https://github.com/Haiyang-W/DTI-GRAPH
Abstract（参考訳）: モチベーション: 薬物と標的の相互作用を予測する(dti)は、プロテオミクスと医薬品研究の分野における関連性から、バイオインフォマティクスにおいてよく研究されているトピックである。このタスクには多くの機械学習手法がうまく適用されているが、DTIネットワークに固有の異種グラフ構造を活用することを目的としているものはほとんどない。 DTIのトポロジ構造と類似性をよりよく学習し,解釈するためには,グラフ構造から相互作用を予測する方法が望ましい。結果: DTI予測のためのエンドツーエンドフレームワークであるDTI-GAT(Drug-Target Interaction Prediction with Graph Attention Network)を提案する。 dti-gatは、相互作用パターンと薬物およびタンパク質配列の特徴の両方を利用する注意機構を備えたグラフ構造化データで動作するディープニューラルネットワークアーキテクチャを組み込んでいる。 DTI-GATは、DTIのトポロジ構造を自己注意機構で各ノードに異なる注意重みを割り当てることで解釈しやすくする。実験により、DTI-GATはバイナリDTI予測問題において、様々な最先端システムより優れていることが示された。さらに, 独立研究により, 従来の手法よりもモデルをより一般化できることが実証された。可用性: ソースコードとすべてのデータセットはhttps://github.com/Haiyang-W/DTI-GRAPHで公開されている。

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