論文の概要: SS-GNN: A Simple-Structured Graph Neural Network for Affinity Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.07015v1
• Date: Wed, 25 May 2022 04:47:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-06-19 23:30:08.103350
• Title: SS-GNN: A Simple-Structured Graph Neural Network for Affinity Prediction
• Title（参考訳）: SS-GNN:親和性予測のための簡易構造化グラフニューラルネットワーク
• Authors: Shuke Zhang, Yanzhao Jin, Tianmeng Liu, Qi Wang, Zhaohui Zhang, Shuliang Zhao, Bo Shan
• Abstract要約: 本稿では,ドラッグ・ターゲット結合親和性(DTBA)を正確に予測するために,SS-GNNと呼ばれる簡易構造グラフニューラルネットワーク(GNN)モデルを提案する。 タンパク質-リガンド相互作用を表すために、距離閾値に基づいて単一の非方向グラフを構築することにより、グラフデータのスケールを大幅に削減する。 典型的なタンパク質-リガンド複合体では、親和性予測は0.2msしかかからない。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.508602451200352
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Efficient and effective drug-target binding affinity (DTBA) prediction is a challenging task due to the limited computational resources in practical applications and is a crucial basis for drug screening. Inspired by the good representation ability of graph neural networks (GNNs), we propose a simple-structured GNN model named SS-GNN to accurately predict DTBA. By constructing a single undirected graph based on a distance threshold to represent protein-ligand interactions, the scale of the graph data is greatly reduced. Moreover, ignoring covalent bonds in the protein further reduces the computational cost of the model. The GNN-MLP module takes the latent feature extraction of atoms and edges in the graph as two mutually independent processes. We also develop an edge-based atom-pair feature aggregation method to represent complex interactions and a graph pooling-based method to predict the binding affinity of the complex. We achieve state-of-the-art prediction performance using a simple model (with only 0.6M parameters) without introducing complicated geometric feature descriptions. SS-GNN achieves Pearson's Rp=0.853 on the PDBbind v2016 core set, outperforming state-of-the-art GNN-based methods by 5.2%. Moreover, the simplified model structure and concise data processing procedure improve the prediction efficiency of the model. For a typical protein-ligand complex, affinity prediction takes only 0.2 ms. All codes are freely accessible at https://github.com/xianyuco/SS-GNN.
• Abstract（参考訳）: 有効な薬物標的結合親和性 (DTBA) 予測は, 実用化における計算資源の制限による課題であり, 薬物スクリーニングの重要な基礎となっている。 グラフニューラルネットワーク(GNN)の優れた表現能力に着想を得て,DTBAを正確に予測するための単純な構造化GNNモデルであるSS-GNNを提案する。 距離閾値に基づいて単一の無向グラフを構築してタンパク質-リガンド相互作用を表現することにより、グラフデータのスケールを大幅に削減する。 さらに、タンパク質の共有結合を無視することは、モデルの計算コストをさらに削減する。 GNN-MLPモジュールは、グラフ内の原子とエッジの潜在的特徴抽出を2つの独立したプロセスとして取り込む。 また、複雑な相互作用を表現するエッジベースの原子対特徴集約法と、複合体の結合親和性を予測するグラフプーリング法を開発した。 単純なモデル(0.6mパラメータのみ)を用いて,複雑な幾何学的特徴記述を導入することなく,最先端の予測性能を実現する。 SS-GNNはPDBbind v2016コアセット上でピアソンのRp=0.853を達成する。 さらに、簡略化されたモデル構造と簡潔なデータ処理手順により、モデルの予測効率が向上する。 一般的なタンパク質リガンド複合体では、親和性予測は0.2msしかかからない。

関連論文リスト

• DeltaGNN: Graph Neural Network with Information Flow Control [5.563171090433323]
  グラフニューラルネットワーク(GNN)は、メッセージパッシングプロセスの近傍集約を通じてグラフ構造化データを処理するように設計されている。 メッセージパッシングにより、GNNは短距離空間的相互作用を理解できるだけでなく、過度なスムーシングや過度なスカッシングに悩まされる。 本稿では,線形計算オーバーヘッドを伴うオーバー・スムーシングとオーバー・スキャッシングに対処するための,emph情報フロー制御機構を提案する。 さまざまなサイズ、トポロジ、密度、ホモフィリック比のグラフを含む10の実世界のデータセットを対象に、我々のモデルをベンチマークし、優れたパフォーマンスを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-01-10T14:34:20Z)
• Learning to Reweight for Graph Neural Network [63.978102332612906]
  グラフニューラルネットワーク(GNN)は、グラフタスクに対して有望な結果を示す。 既存のGNNの一般化能力は、テストとトレーニンググラフデータの間に分散シフトが存在する場合に低下する。 本稿では,分布外一般化能力を大幅に向上させる非線形グラフデコリレーション法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-19T12:25:10Z)
• Enhancing Data-Assimilation in CFD using Graph Neural Networks [0.0]
  本稿では,グラフニューラルネットワーク(GNN)モデルによる随伴最適化に基づく,流体力学に応用されたデータ同化のための新しい機械学習手法を提案する。 我々は,有限要素法(FEM)の解法に基づく直接数値シミュレーションを用いて,GNNモデルと解法の間の2次元のインターフェースにより,GNNの予測をFEM解析の処理後ステップに組み込むことができることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-29T19:11:40Z)
• Efficient Heterogeneous Graph Learning via Random Projection [58.4138636866903]
  不均一グラフニューラルネットワーク(HGNN)は、異種グラフを深層学習するための強力なツールである。 最近のプリ計算ベースのHGNNは、一時間メッセージパッシングを使用して不均一グラフを正規形テンソルに変換する。 我々はRandom Projection Heterogeneous Graph Neural Network (RpHGNN) というハイブリッド計算前HGNNを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-23T01:25:44Z)
• Relation Embedding based Graph Neural Networks for Handling Heterogeneous Graph [58.99478502486377]
  我々は、同種GNNが不均一グラフを扱うのに十分な能力を持つように、シンプルで効率的なフレームワークを提案する。 具体的には、エッジ型関係と自己ループ接続の重要性を埋め込むために、関係1つのパラメータのみを使用する関係埋め込みベースのグラフニューラルネットワーク(RE-GNN)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-23T05:24:18Z)
• Robust Graph Neural Networks using Weighted Graph Laplacian [1.8292714902548342]
  グラフニューラルネットワーク(GNN)は、入力データにおけるノイズや敵攻撃に対して脆弱である。 重み付きラプラシアンGNN(RWL-GNN)として知られるGNNの強化のための汎用フレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-08-03T05:36:35Z)
• Comprehensive Graph Gradual Pruning for Sparse Training in Graph Neural Networks [52.566735716983956]
  本稿では,CGPと呼ばれるグラフの段階的プルーニングフレームワークを動的にGNNに提案する。 LTHに基づく手法とは異なり、提案手法では再学習を必要とせず、計算コストを大幅に削減する。 提案手法は,既存の手法の精度を一致させたり,あるいは超えたりしながら,トレーニングと推論の効率を大幅に向上させる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-07-18T14:23:31Z)
• EIGNN: Efficient Infinite-Depth Graph Neural Networks [51.97361378423152]
  グラフニューラルネットワーク(GNN)は多くのアプリケーションでグラフ構造化データのモデリングに広く利用されている。 この制限により、無限深度GNNモデルを提案し、これをEIGNN(Efficient Infinite-Depth Graph Neural Networks)と呼ぶ。 EIGNNは、最近のベースラインよりも長距離依存関係をキャプチャする能力が優れており、常に最先端のパフォーマンスを実現していることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-02-22T08:16:58Z)
• Learnt Sparsification for Interpretable Graph Neural Networks [5.527927312898106]
  不要な隣人を除去することにより、基礎となるグラフを明示的にスパース化するための、Kedgeと呼ばれる新しい手法を提案する。 Kedgeは、任意のGNNでトレーニングされたモジュール方式でエッジマスクを学習することで、勾配ベースの最適化を実現する。 我々は,GNN層の増加に伴うタスク性能の維持により,深いGNNにおける過度なスムース現象に対して,Kedgeが効果的に対処可能であることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-23T16:04:25Z)
• Permutation-equivariant and Proximity-aware Graph Neural Networks with Stochastic Message Passing [88.30867628592112]
  グラフニューラルネットワーク(GNN)は、グラフ上の新たな機械学習モデルである。 置換等価性と近接認識性は、GNNにとって非常に望ましい2つの重要な特性である。 既存のGNNは、主にメッセージパッシング機構に基づいており、同時に2つの特性を保存できないことを示す。 ノードの近さを保つため,既存のGNNをノード表現で拡張する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-09-05T16:46:56Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。