論文の概要: Fine-Grained Selective Similarity Integration for Drug-Target Interaction Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.00543v1
• Date: Thu, 1 Dec 2022 14:50:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-02 16:04:47.680880
• Title: Fine-Grained Selective Similarity Integration for Drug-Target Interaction Prediction
• Title（参考訳）: 薬物・標的相互作用予測のための微粒化選択類似性統合
• Authors: Bin Liu, Jin Wang, Kaiwei Sun, Grigorios Tsoumakas
• Abstract要約: FGSと呼ばれるファイングラインド選択類似性統合手法を提案する。 5つのDTI予測データセットのFGSを様々な予測条件下で評価する。 類似度重みの解析と新しい予測の検証に関する事例研究により、FGSの実用性が確認された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.1105462321649
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The discovery of drug-target interactions (DTIs) is a pivotal process in pharmaceutical development. Computational approaches are a promising and efficient alternative to tedious and costly wet-lab experiments for predicting novel DTIs from numerous candidates. Recently, with the availability of abundant heterogeneous biological information from diverse data sources, computational methods have been able to leverage multiple drug and target similarities to boost the performance of DTI prediction. Similarity integration is an effective and flexible strategy to extract crucial information across complementary similarity views, providing a compressed input for any similarity-based DTI prediction model. However, existing similarity integration methods filter and fuse similarities from a global perspective, neglecting the utility of similarity views for each drug and target. In this study, we propose a Fine-Grained Selective similarity integration approach, called FGS, which employs a local interaction consistency-based weight matrix to capture and exploit the importance of similarities at a finer granularity in both similarity selection and combination steps. We evaluate FGS on five DTI prediction datasets under various prediction settings. Experimental results show that our method not only outperforms similarity integration competitors with comparable computational costs, but also achieves better prediction performance than state-of-the-art DTI prediction approaches by collaborating with conventional base models. Furthermore, case studies on the analysis of similarity weights and on the verification of novel predictions confirm the practical ability of FGS.
• Abstract（参考訳）: 薬物標的相互作用の発見(DTIs)は医薬品開発における重要なプロセスである。 計算アプローチは、多くの候補から新しいDTIを予測するため、退屈でコストのかかるウェットラブ実験に代わる、有望で効率的な代替手段である。 近年,多種多様なデータソースから多種多様な生物情報が得られるようになり,dti予測の性能を高めるために複数の薬物や標的類似性を利用した計算手法が開発されている。 相似性統合は相補的相似性ビューにまたがる重要な情報を抽出する効果的で柔軟な戦略であり、相似性に基づくdti予測モデルに対して圧縮入力を提供する。 しかし、既存の類似性統合手法はグローバルの観点から類似性をフィルタリングし融合し、各薬物や標的に対する類似性ビューの有用性を無視している。 本研究では、局所的相互作用一貫性に基づく重み行列を用いて、類似度選択と組み合わせステップの両方において、より微細な粒度での類似性の重要性を捉え、活用するFGSと呼ばれるファイングラインド選択類似性統合手法を提案する。 5つのDTI予測データセットのFGSを様々な予測条件下で評価する。 実験結果から,提案手法は類似性統合の競合を同等の計算コストで上回るだけでなく,従来のベースモデルとの協調による最新のDTI予測手法よりも優れた予測性能が得られることが示された。 さらに、類似度重みの解析と新しい予測の検証に関するケーススタディにより、FGSの実用性が確認された。

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