論文の概要: Building explainable graph neural network by sparse learning for the
drug-protein binding prediction
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.12906v1
- Date: Sun, 27 Aug 2023 02:20:30 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-01 12:33:46.660411
- Title: Building explainable graph neural network by sparse learning for the
drug-protein binding prediction
- Title（参考訳）: 薬物結合予測のためのスパース学習による説明可能なグラフニューラルネットワークの構築
- Authors: Yang Wang, Zanyu Shi, Timothy Richardson, Kun Huang, Pathum
Weerawarna, Yijie Wang
- Abstract要約: 本稿では,現在説明可能なGNNモデルの限界を克服するために,SLGNN(Sparse Learning to Graph Neural Networks)を提案する。
我々のSLGNNは、薬物分子を表現するために化学構造に基づくグラフを使うことに依存しています。
我々はまず,SLGNNが同定したすべてのキー構造が化学的に有効であることを示すことによって,SLGNNの説明力を示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.781786699390853
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Explainable Graph Neural Networks (GNNs) have been developed and applied to
drug-protein binding prediction to identify the key chemical structures in a
drug that have active interactions with the target proteins. However, the key
structures identified by the current explainable GNN models are typically
chemically invalid. Furthermore, a threshold needs to be manually selected to
pinpoint the key structures from the rest. To overcome the limitations of the
current explainable GNN models, we propose our SLGNN, which stands for using
Sparse Learning to Graph Neural Networks. Our SLGNN relies on using a
chemical-substructure-based graph (where nodes are chemical substructures) to
represent a drug molecule. Furthermore, SLGNN incorporates generalized fussed
lasso with message-passing algorithms to identify connected subgraphs that are
critical for the drug-protein binding prediction. Due to the use of the
chemical-substructure-based graph, it is guaranteed that any subgraphs in a
drug identified by our SLGNN are chemically valid structures. These structures
can be further interpreted as the key chemical structures for the drug to bind
to the target protein. We demonstrate the explanatory power of our SLGNN by
first showing all the key structures identified by our SLGNN are chemically
valid. In addition, we illustrate that the key structures identified by our
SLGNN have more predictive power than the key structures identified by the
competing methods. At last, we use known drug-protein binding data to show the
key structures identified by our SLGNN contain most of the binding sites.
- Abstract（参考訳）: GNN(Explainable Graph Neural Networks)は、標的タンパク質と活発に相互作用する薬物の主要な化学構造を特定するために、薬物結合予測に開発され、応用されている。
しかし、現在の説明可能なgnnモデルで識別されるキー構造は通常化学的に無効である。
さらに、残りの部分からキー構造をピンポイントするために、しきい値を手動で選択する必要がある。
現在のGNNモデルの限界を克服するため,Sparse Learning to Graph Neural Networksの略であるSLGNNを提案する。
slgnnは、化学サブストラクチャーベースのグラフ(ノードが化学サブストラクチャーである)を使用して薬物分子を表現しています。
さらに、SLGNNは、一般化された融合ラッソとメッセージパスアルゴリズムを組み込んで、薬物結合予測に不可欠な連結サブグラフを同定する。
ケミカルサブストラクチャーに基づくグラフを用いることにより,SLGNNが同定した薬物中のどんなサブグラフも化学的に有効な構造であることが保証される。
これらの構造は、薬物が標的タンパク質に結合する鍵となる化学構造として解釈することができる。
我々はまず,SLGNNが同定したすべてのキー構造が化学的に有効であることを示すことによって,SLGNNの説明力を示す。
さらに,slgnnで同定されたキー構造は,競合する手法で識別されるキー構造よりも高い予測力を有することを示す。
最終的に、SLGNNが同定したキー構造がほとんどの結合部位を含んでいることを示すために、既知の薬物結合データを用いている。
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