論文の概要: PLA-SGCN: Protein-Ligand Binding Affinity Prediction by Integrating Similar Pairs and Semi-supervised Graph Convolutional Network

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.07452v2
• Date: Sat, 18 May 2024 08:55:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-21 20:15:46.269103
• Title: PLA-SGCN: Protein-Ligand Binding Affinity Prediction by Integrating Similar Pairs and Semi-supervised Graph Convolutional Network
• Title（参考訳）: PLA-SGCN:類似ペアと半教師付きグラフ畳み込みネットワークの統合によるタンパク質-リガンド結合親和性予測
• Authors: Karim Abbasi, Parvin Razzaghi, Amin Ghareyazi, Hamid R. Rabiee,
• Abstract要約: 半教師付きグラフ畳み込みネットワーク(GCN)を用いたPLA予測(タスク予測ステップ)において検索したハードタンパク質-リガンドペアを統合することを目的とする。 その結果,提案手法は同等の手法よりも優れた性能を示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.024776891570197
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: The protein-ligand binding affinity (PLA) prediction goal is to predict whether or not the ligand could bind to a protein sequence. Recently, in PLA prediction, deep learning has received much attention. Two steps are involved in deep learning-based approaches: feature extraction and task prediction step. Many deep learning-based approaches concentrate on introducing new feature extraction networks or integrating auxiliary knowledge like protein-protein interaction networks or gene ontology knowledge. Then, a task prediction network is designed simply using some fully connected layers. This paper aims to integrate retrieved similar hard protein-ligand pairs in PLA prediction (i.e., task prediction step) using a semi-supervised graph convolutional network (GCN). Hard protein-ligand pairs are retrieved for each input query sample based on the manifold smoothness constraint. Then, a graph is learned automatically in which each node is a protein-ligand pair, and each edge represents the similarity between pairs. In other words, an end-to-end framework is proposed that simultaneously retrieves hard similar samples, learns protein-ligand descriptor, learns the graph topology of the input sample with retrieved similar hard samples (learn adjacency matrix), and learns a semi-supervised GCN to predict the binding affinity (as task predictor). The training step adjusts the parameter values, and in the inference step, the learned model is fine-tuned for each input sample. To evaluate the proposed approach, it is applied to the four well-known PDBbind, Davis, KIBA, and BindingDB datasets. The results show that the proposed method significantly performs better than the comparable approaches.
• Abstract（参考訳）: タンパク質リガンド結合親和性(PLA)予測目標は、リガンドがタンパク質配列に結合するかどうかを予測することである。 近年,PLA予測では,ディープラーニングが注目されている。 深層学習に基づくアプローチには,機能抽出とタスク予測という2つのステップがある。 多くのディープラーニングベースのアプローチは、新機能抽出ネットワークの導入、タンパク質とタンパク質の相互作用ネットワークや遺伝子オントロジーの知識といった補助的な知識の統合に重点を置いている。 すると、タスク予測ネットワークは、完全に接続されたレイヤをシンプルに設計する。 本稿では,検索した類似のタンパク質-リガンドペアを,半教師付きグラフ畳み込みネットワーク(GCN)を用いてPLA予測(タスク予測ステップ)に統合することを目的とする。 多様体の滑らか度制約に基づいて、入力クエリサンプル毎にハードタンパク質-リガンドペアを検索する。 そして、各ノードがタンパク質-リガンド対であるグラフを自動的に学習し、各エッジがペア間の類似性を表す。 言い換えれば、ハードな類似のサンプルを同時に検索し、タンパク質リガンド記述子を学習し、検索した類似のハードなサンプル(学習隣接行列)で入力されたサンプルのグラフトポロジーを学習し、半教師付きGCNを学習して、結合親和性(タスク予測子)を予測するエンド・ツー・エンドのフレームワークが提案される。 トレーニングステップはパラメータ値を調整し、推論ステップでは、各入力サンプルに対して学習されたモデルを微調整する。 提案手法を評価するために、有名な4つのPDBbind、Davis、KIBA、BindingDBデータセットに適用する。 その結果,提案手法は同等の手法よりも優れた性能を示した。

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