論文の概要: Research And Implementation Of Drug Target Interaction Confidence Measurement Method Based On Causal Intervention

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.00041v1
• Date: Wed, 31 May 2023 13:13:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-02 20:27:44.471800
• Title: Research And Implementation Of Drug Target Interaction Confidence Measurement Method Based On Causal Intervention
• Title（参考訳）: 因果的介入に基づく薬物標的相互作用信頼度測定法の研究と実装
• Authors: Wenting Ye, Bowen Wang, Yang Xie, Debo Cheng, Zaiwen Feng
• Abstract要約: 本研究は, 知識マッピングを基本技術とする薬物標的リンク予測の問題に焦点をあて, 因果的介入に基づく信頼度測定手法を採用して三重項スコアを測定した。 その結果、特に高精度モデルにおいて、因果介入に基づく信頼度測定法は、DTIリンク予測の精度を効果的に向上させることができることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.3698752074010896
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The identification and discovery of drug-target Interaction (DTI) is an important step in the field of Drug research and development, which can help scientists discover new drugs and accelerate the development process. KnowledgeGraph and the related knowledge graph Embedding (KGE) model develop rapidly and show good performance in the field of drug discovery in recent years. In the task of drug target identification, the lack of authenticity and accuracy of the model will lead to the increase of misjudgment rate and the low efficiency of drug development. To solve the above problems, this study focused on the problem of drug target link prediction with knowledge mapping as the core technology, and adopted the confidence measurement method based on causal intervention to measure the triplet score, so as to improve the accuracy of drug target interaction prediction model. By comparing with the traditional Softmax and Sigmod confidence measurement methods on different KGE models, the results show that the confidence measurement method based on causal intervention can effectively improve the accuracy of DTI link prediction, especially for high-precision models. The predicted results are more conducive to guiding the design and development of followup experiments of drug development, so as to improve the efficiency of drug development.
• Abstract（参考訳）: 薬物標的相互作用(DTI)の同定と発見は、科学者が新しい薬物を発見し、開発プロセスを加速するのに役立つ薬物研究と開発分野における重要なステップである。 知識グラフと関連する知識グラフ埋め込み(KGE)モデルは, 近年, 薬物発見分野において急速に発展し, 良好な性能を示した。 薬物標的同定の課題では、モデルの信頼性と正確性の欠如は、誤った判断率の増加と薬物開発効率の低下につながる。 以上の課題を解決するため,本研究では,知識マッピングによる薬物標的リンク予測の課題に焦点をあて,因果的介入に基づく信頼度測定手法を採用して,薬物標的相互作用予測モデルの精度を向上させることを目的とした。 従来のKGEモデルとSigmod信頼度測定法を比較して,因果介入に基づく信頼度測定法は,特に高精度モデルにおいて,DTIリンク予測の精度を効果的に向上させることができることを示した。 予測された結果は、薬物開発の効率を改善するために、薬物開発のフォローアップ実験の設計と開発を導くのにもっと役立ちます。

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