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/2306.12802v3
• Date: Thu, 19 Oct 2023 18:15:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-24 03:33:16.871263
• 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 Galindo, Mykhaylo Zayats, Ra\'ul Fern\'andez-D\'iaz, V\'ictor Valls, Gabriele Picco, Cesar Berrospi Ramis, Vanessa L\'opez
• Abstract要約: マルチモーダルな知識グラフのセットをリリースし、7つの公開データソースからのデータを統合し、3000万以上のトリプルを含む。 我々の目的は、マルチモーダルな知識によってタンパク質/分子の埋め込みが予測タスクをどのように改善するかを研究するために、さらなる研究を促進することである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.913390277336069
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recent research on predicting the binding affinity between drug molecules and proteins use representations learned, through unsupervised learning techniques, from large databases of molecule SMILES and protein sequences. While these representations have significantly enhanced the predictions, they are usually based on a limited set of modalities, and they do not exploit available knowledge about existing relations among molecules and 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 for drug-target binding affinity prediction in the established Therapeutic Data Commons (TDC) benchmarks. We release a set of multimodal knowledge graphs, integrating data from seven public data sources, and containing over 30 million triples. Our intention is to foster additional research to explore how multimodal knowledge enhanced protein/molecule embeddings can improve prediction tasks, including prediction of binding affinity. We also release some pretrained models learned from our multimodal knowledge graphs, along with source code for running standard benchmark tasks for prediction of biding affinity.
• Abstract（参考訳）: 薬物分子とタンパク質の結合親和性を予測するための最近の研究は、SMILESとタンパク質配列の大規模データベースから、教師なし学習技術を通じて学習した表現を用いている。 これらの表現は予測を著しく強化しているが、通常は限定的なモダリティに基づいており、分子やタンパク質間の既存の関係についての知識を利用できない。 本研究では,多種多様なソースやモダリティの知識グラフをシーケンスやスマイル表現に組み込むことにより,確立された治療データコモンズ(tdc)ベンチマークにおいて,薬物標的結合親和性予測のための表現をさらに豊かにし,最先端の結果が得られることを示す。 マルチモーダルな知識グラフを公開し、7つの公開データソースからのデータを統合し、3000万以上のトリプルを含む。 本研究の目的は,タンパク質/分子埋め込みのマルチモーダル知識が,結合親和性の予測を含む予測タスクをいかに改善できるかを検討するための追加研究を促進することである。 また、当社のマルチモーダルナレッジグラフから学んだ事前学習モデルと、入札アフィニティ予測のための標準ベンチマークタスクを実行するためのソースコードもリリースしています。

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