論文の概要: Exploration of Dark Chemical Genomics Space via Portal Learning: Applied
to Targeting the Undruggable Genome and COVID-19 Anti-Infective
Polypharmacology
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.14283v1
- Date: Tue, 23 Nov 2021 19:23:59 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-12-06 01:47:14.928010
- Title: Exploration of Dark Chemical Genomics Space via Portal Learning: Applied
to Targeting the Undruggable Genome and COVID-19 Anti-Infective
Polypharmacology
- Title(参考訳): ポータルラーニングによるダークケミカルゲノミクス空間の探索 : 難治性ゲノムとcovid-19感染性多剤学をターゲットとした研究
- Authors: Tian Cai, Li Xie, Muge Chen, Yang Liu, Di He, Shuo Zhang, Cameron
Mura, Philip E. Bourne and Lei Xie
- Abstract要約: 我々は,ダークケミカルおよび生物学的空間を探索するために,textitPortal Learningと呼ばれる新しいディープラーニングフレームワークを開発した。
Portal Learningは、ゲノム規模で化学とタンパク質の相互作用を予測する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 28.633036496512442
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Advances in biomedicine are largely fueled by exploring uncharted territories
of human biology. Machine learning can both enable and accelerate discovery,
but faces a fundamental hurdle when applied to unseen data with distributions
that differ from previously observed ones -- a common dilemma in scientific
inquiry. We have developed a new deep learning framework, called
{\textit{Portal Learning}}, to explore dark chemical and biological space.
Three key, novel components of our approach include: (i) end-to-end, step-wise
transfer learning, in recognition of biology's sequence-structure-function
paradigm, (ii) out-of-cluster meta-learning, and (iii) stress model selection.
Portal Learning provides a practical solution to the out-of-distribution (OOD)
problem in statistical machine learning. Here, we have implemented Portal
Learning to predict chemical-protein interactions on a genome-wide scale.
Systematic studies demonstrate that Portal Learning can effectively assign
ligands to unexplored gene families (unknown functions), versus existing
state-of-the-art methods, thereby allowing us to target previously
"undruggable" proteins and design novel polypharmacological agents for
disrupting interactions between SARS-CoV-2 and human proteins. Portal Learning
is general-purpose and can be further applied to other areas of scientific
inquiry.
- Abstract(参考訳): バイオメディシンの進歩は、主にヒトの生物学の未開領域を探索することで加速される。
機械学習は、発見を可能にし、加速することができるが、以前観測されたものと異なる分布を持つデータを発見しない場合、基本的なハードルに直面する。
我々は,ダークケミカルと生物学的空間を探索するための新しい深層学習フレームワーク {\textit{portal learning}} を開発した。
私たちのアプローチの3つの鍵となる新しい要素は
(i)生物のシークエンス・構造・機能パラダイムの認識におけるエンドツーエンド・ステップ・ワイズ・トランスファー・ラーニング
(ii)クラスタ外メタラーニング、及び
(iii)ストレスモデルの選択。
portal learningは、統計機械学習におけるout-of-distribution (ood)問題に対する実用的なソリューションを提供する。
ここでは,ゲノム規模で化学タンパク質相互作用を予測するポータルラーニングを実装した。
体系的な研究により、ポータルラーニングは、未探索の遺伝子ファミリー(未知の機能)にリガンドを効果的に割り当てることができることが示され、これにより、それまでの「不可能」なタンパク質を標的とし、sars-cov-2とヒトタンパク質の相互作用を阻害する新しい多剤を設計できる。
ポータル学習は汎用的であり、科学調査の他の分野にも応用できる。
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