Fugu-MT 論文翻訳(概要): Contrastive Multiview Coding for Enzyme-Substrate Interaction Prediction

論文の概要: Contrastive Multiview Coding for Enzyme-Substrate Interaction Prediction

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.09467v1
Date: Thu, 18 Nov 2021 01:18:36 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-11-19 15:12:15.479570
Title: Contrastive Multiview Coding for Enzyme-Substrate Interaction Prediction
Title（参考訳）: 酵素-基質相互作用予測のためのコントラストマルチビュー符号化
Authors: Apurva Kalia (1), Dilip Krishnan (2), Soha Hassoun (1) ((1) Tufts University, (2) Google Research)
Abstract要約: 本稿では,この問題にContrastive Multiview Codingを適用し,予測性能を向上させるための新しい手法を提案する。反応データの複数ビューの一致性は予測性能の向上に有効であることを示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Abstract: Characterizing Enzyme function is an important requirement for predicting Enzyme-Substrate interactions. In this paper, we present a novel approach of applying Contrastive Multiview Coding to this problem to improve the performance of prediction. We present a method to leverage auxiliary data from an Enzymatic database like KEGG to learn the mutual information present in multiple views of enzyme-substrate reactions. We show that congruency in the multiple views of the reaction data can be used to improve prediction performance.
Abstract（参考訳）: 酵素機能の特徴付けは、酵素-基質相互作用を予測する上で重要な要件である。本稿では,この問題にContrastive Multiview Codingを適用し,予測性能を向上させるための新しい手法を提案する。 KEGGのような酵素データベースからの補助的データを利用して、酵素-基質反応の複数ビューに存在する相互情報を学習する手法を提案する。反応データの複数ビューの一致性は予測性能の向上に有効であることを示す。

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