論文の概要: Otter-Knowledge: benchmarks of multimodal knowledge graph representation
learning from different sources for drug discovery
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.12802v1
- Date: Thu, 22 Jun 2023 11:01:41 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-06-23 14:46:15.468185
- Title: Otter-Knowledge: benchmarks of multimodal knowledge graph representation
learning from different sources for drug discovery
- Title（参考訳）: Otter-Knowledge:薬物発見のための異なるソースから学習したマルチモーダル知識グラフのベンチマーク
- Authors: Hoang Thanh Lam, Marco Luca Sbodio, Marcos Mart\'inez Gallindo,
Mykhaylo Zayats, Ra\'ul Fern\'andez-D\'iaz, V\'ictor Valls, Gabriele Picco,
Cesar Berrospi Ramis, Vanessa L\'opez
- Abstract要約: 我々は、7つの公開ソースから得られた前処理および統合データを提供し、3000万のトリプルを包含する。
ベンチマークデータセット上でモデルをトレーニングするためのソースコードを公開しています。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.786718359048596
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Recent research in representation learning utilizes large databases of
proteins or molecules to acquire knowledge of drug and protein structures
through unsupervised learning techniques. These pre-trained representations
have proven to significantly enhance the accuracy of subsequent tasks, such as
predicting the affinity between drugs and target proteins. In this study, we
demonstrate that by incorporating knowledge graphs from diverse sources and
modalities into the sequences or SMILES representation, we can further enrich
the representation and achieve state-of-the-art results on established
benchmark datasets. We provide preprocessed and integrated data obtained from 7
public sources, which encompass over 30M triples. Additionally, we make
available the pre-trained models based on this data, along with the reported
outcomes of their performance on three widely-used benchmark datasets for
drug-target binding affinity prediction found in the Therapeutic Data Commons
(TDC) benchmarks. Additionally, we make the source code for training models on
benchmark datasets publicly available. Our objective in releasing these
pre-trained models, accompanied by clean data for model pretraining and
benchmark results, is to encourage research in knowledge-enhanced
representation learning.
- Abstract（参考訳）: 表現学習における最近の研究は、タンパク質や分子のデータベースを利用して、教師なし学習技術を通じて、薬物やタンパク質の構造に関する知識を取得する。
これらの事前訓練された表現は、薬物と標的タンパク質の親和性を予測するなど、その後のタスクの精度を著しく向上させることが証明されている。
本研究では,様々な情報源やモダリティからの知識グラフをシーケンスやSMILES表現に組み込むことで,その表現をさらに強化し,確立したベンチマークデータセットの最先端結果が得られることを示す。
30万以上のトリプルを包含する7つの公開ソースから得られた前処理および統合データを提供する。
さらに,このデータに基づく事前学習モデルと,治療データコモンズ(tdc)ベンチマークで見いだされた薬物標的結合親和性予測のための3つのベンチマークデータセットの性能評価結果について報告する。
さらに、ベンチマークデータセットでモデルをトレーニングするためのソースコードを公開しています。
モデル事前学習とベンチマーク結果のためのクリーンなデータを伴う事前学習モデルをリリースする目的は、知識強化表現学習の研究を促進することである。
関連論文リスト
- Multimodal Contrastive Representation Learning in Augmented Biomedical Knowledge Graphs [2.006175707670159]
PrimeKG++はマルチモーダルデータを組み込んだ豊富な知識グラフである。
提案手法は強い一般化可能性を示し,未知のノードに対しても正確なリンク予測を可能にする。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-01-03T05:29:12Z) - Representation-Enhanced Neural Knowledge Integration with Application to Large-Scale Medical Ontology Learning [3.010503480024405]
本稿では,関係型の同時学習を実現するため,理論的に保証されたRENKIという統計フレームワークを提案する。
提案フレームワークは,表現学習出力をニューラルネットワークの初期エンティティ埋め込みに組み込んで,知識グラフのスコア関数を近似する。
ヘテロジニアス関係の存在下での重み付けの効果と、非パラメトリックモデルに表現学習を組み込むことの利点を実証する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-10-09T21:38:48Z) - Graph Stochastic Neural Process for Inductive Few-shot Knowledge Graph Completion [63.68647582680998]
I-FKGC(inductive few-shot knowledge graph completion)と呼ばれる課題に焦点をあてる。
帰納的推論(inductive reasoning)の概念に着想を得て,I-FKGCを帰納的推論問題とした。
本稿では,仮説の連成分布をモデル化したニューラルプロセスに基づく仮説抽出器を提案する。
第2のモジュールでは、この仮説に基づいて、クエリセットのトリプルが抽出された仮説と一致するかどうかをテストするグラフアテンションベースの予測器を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-08-03T13:37:40Z) - MKDTI: Predicting drug-target interactions via multiple kernel fusion on graph attention network [37.40418564922425]
グラフアテンションネットワークの様々な層埋め込みからカーネル情報を抽出することにより、MKDTIと呼ばれるモデルを定式化する。
我々は、Dual Laplacian Regularized Least Squaresフレームワークを使用して、新規なドラッグターゲットエンティティ接続を予測する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-07-14T02:53:25Z) - Drug Synergistic Combinations Predictions via Large-Scale Pre-Training
and Graph Structure Learning [82.93806087715507]
薬物併用療法は、より有効で安全性の低い疾患治療のための確立された戦略である。
ディープラーニングモデルは、シナジスティックな組み合わせを発見する効率的な方法として登場した。
我々のフレームワークは、他のディープラーニングベースの手法と比較して最先端の結果を達成する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-01-14T15:07:43Z) - A Molecular Multimodal Foundation Model Associating Molecule Graphs with
Natural Language [63.60376252491507]
本稿では,分子グラフとその意味的関連テキストデータから事前学習した分子マルチモーダル基礎モデルを提案する。
我々のモデルは、生物学、化学、材料、環境、医学などの分野において、AIを動力とする分野に幅広い影響を与えるだろうと考えています。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-09-12T00:56:57Z) - Multi-modal Graph Learning for Disease Prediction [35.4310911850558]
病気予測のためのエンドツーエンドのマルチモーダルグラフ学習フレームワーク(MMGL)を提案する。
隣接行列を既存の手法として手動で定義する代わりに、潜在グラフ構造を適応グラフ学習の新しい方法によって捉えることができる。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-07-01T03:59:22Z) - Exploring the Limits of Few-Shot Link Prediction in Knowledge Graphs [49.6661602019124]
数発のリンク予測を行うため,本手法の現況を一般化したモデルスペクトルについて検討する。
単純なゼロショットベースライン – 関係性固有の情報を無視する – が驚くほど高いパフォーマンスを実現しているのが分かります。
慎重に構築された合成データセットの実験では、関係の例がいくつかあるだけで、モデルがきめ細かな構造情報を使用するのを基本的に制限することが示されている。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-02-05T21:04:31Z) - A Systematic Approach to Featurization for Cancer Drug Sensitivity
Predictions with Deep Learning [49.86828302591469]
35,000以上のニューラルネットワークモデルをトレーニングし、一般的な成果化技術を駆使しています。
RNA-seqは128以上のサブセットであっても非常に冗長で情報的であることがわかった。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-04-30T20:42:17Z) - Explainable Deep Relational Networks for Predicting Compound-Protein
Affinities and Contacts [80.69440684790925]
Deep Relationsは物理にインスパイアされた、本質的に説明可能なアーキテクチャを持つディープリレーショナルネットワークである。
それは最先端技術に対する優れた解釈可能性を示している。
接触予測 9.5, 16.9, 19.3, 5.7 倍の AUPRC をテスト用、複合ユニク、タンパク質ユニク、両ユニクセットで強化する。
論文 参考訳（メタデータ） (2019-12-29T00:14:07Z)
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。