Fugu-MT 論文翻訳(概要): Drug-target affinity prediction method based on consistent expression of heterogeneous data

論文の概要: Drug-target affinity prediction method based on consistent expression of heterogeneous data

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.06792v1
Date: Sun, 13 Nov 2022 02:58:03 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-11-15 20:03:20.238376
Title: Drug-target affinity prediction method based on consistent expression of heterogeneous data
Title（参考訳）: 不均一データの一貫した表現に基づく薬物標的親和性予測法
Authors: Boyuan Liu
Abstract要約: 深層学習モデルを用いた薬物-標的結合親和性予測手法を提案する。提案モデルでは,DAVISおよびKIBAデータセット上での薬物-標的結合親和性予測の精度と有効性を示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: The first step in drug discovery is finding drug molecule moieties with medicinal activity against specific targets. Therefore, it is crucial to investigate the interaction between drug-target proteins and small chemical molecules. However, traditional experimental methods for discovering potential small drug molecules are labor-intensive and time-consuming. There is currently a lot of interest in building computational models to screen small drug molecules using drug molecule-related databases. In this paper, we propose a method for predicting drug-target binding affinity using deep learning models. This method uses a modified GRU and GNN to extract features from the drug-target protein sequences and the drug molecule map, respectively, to obtain their feature vectors. The combined vectors are used as vector representations of drug-target molecule pairs and then fed into a fully connected network to predict drug-target binding affinity. This proposed model demonstrates its accuracy and effectiveness in predicting drug-target binding affinity on the DAVIS and KIBA datasets.
Abstract（参考訳）: 創薬の最初のステップは、特定の標的に対する薬効を有する薬物分子の運動を見つけることである。したがって、薬物標的タンパク質と小さな化学分子の相互作用を調べることが重要である。しかしながら、潜在的に小さな薬物分子を発見するための従来の実験方法は、労働集約的で時間を要する。現在、薬物分子関連データベースを用いて小さな薬物分子をスクリーニングする計算モデルの構築に多くの関心がある。本稿では,深層学習モデルを用いた薬物-標的結合親和性予測手法を提案する。本発明の方法は、GRUおよびGNNを用いて、医薬品標的タンパク質配列と薬物分子マップからそれぞれ特徴を抽出し、特徴ベクトルを得る。組み合わせたベクターは、薬物標的分子対のベクター表現として使われ、薬物標的結合親和性を予測するために完全に連結されたネットワークに供給される。本モデルでは,DAVISおよびKIBAデータセット上での薬物-標的結合親和性予測の精度と有効性を示す。

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