論文の概要: CRNNTL: convolutional recurrent neural network and transfer learning for QSAR modelling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.03309v1
• Date: Tue, 7 Sep 2021 20:04:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-09-10 08:26:58.587249
• Title: CRNNTL: convolutional recurrent neural network and transfer learning for QSAR modelling
• Title（参考訳）: CRNNTL:QSARモデリングのための畳み込みリカレントニューラルネットワークと伝達学習
• Authors: Yaqin Li, Yongjin Xu and Yi Yu
• Abstract要約: 本稿では,QSARモデリングのための畳み込みリカレントニューラルネットワークと伝達学習(CRNNTL)を提案する。 我々の戦略は、特徴抽出のための畳み込みニューラルネットワークと繰り返しニューラルネットワークの両方の利点と、データ拡張手法の利点を生かしている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.090810719630087
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this study, we propose the convolutional recurrent neural network and transfer learning (CRNNTL) for QSAR modelling. The method was inspired by the applications of polyphonic sound detection and electrocardiogram classification. Our strategy takes advantages of both convolutional and recurrent neural networks for feature extraction, as well as the data augmentation method. Herein, CRNNTL is evaluated on 20 benchmark datasets in comparison with baseline methods. In addition, one isomers based dataset is used to elucidate its ability for both local and global feature extraction. Then, knowledge transfer performance of CRNNTL is tested, especially for small biological activity datasets. Finally, different latent representations from other type of AEs were used for versatility study of our model. The results show the effectiveness of CRNNTL using different latent representation. Moreover, efficient knowledge transfer is achieved to overcome data scarcity considering binding site similarity between different targets.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,QSARモデリングのための畳み込みリカレントニューラルネットワークと伝達学習(CRNNTL)を提案する。 この方法は多声音検出と心電図分類の応用に着想を得た。 我々の戦略は、特徴抽出のための畳み込みニューラルネットワークと繰り返しニューラルネットワークの両方の利点と、データ拡張手法を生かしている。 ここで、CRNNTLはベースライン法と比較して20のベンチマークデータセットで評価される。 さらに、ある異性体ベースのデータセットは、局所的特徴抽出とグローバル特徴抽出の両方の能力を明らかにするために使用される。 次に、CRNNTLの知識伝達性能、特に小さな生物活動データセットについて検証する。 最後に,他のタイプのaeと異なる潜在表現を用いて,モデルの汎用性の研究を行った。 その結果,異なる潜在表現を用いたCRNNTLの有効性が示された。 さらに、異なるターゲット間の結合部位の類似性を考慮したデータ不足を克服するために、効率的な知識伝達を実現する。

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