論文の概要: A Cross-Field Fusion Strategy for Drug-Target Interaction Prediction
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.14545v1
- Date: Thu, 23 May 2024 13:25:20 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-24 13:07:39.435220
- Title: A Cross-Field Fusion Strategy for Drug-Target Interaction Prediction
- Title(参考訳): 薬物・標的相互作用予測のためのクロスフィールド融合戦略
- Authors: Hongzhi Zhang, Xiuwen Gong, Shirui Pan, Jia Wu, Bo Du, Wenbin Hu,
- Abstract要約: 既存の方法は、DTI予測中にグローバルなタンパク質情報を利用することができない。
ローカルおよびグローバルなタンパク質情報を取得するために、クロスフィールド情報融合戦略が採用されている。
SiamDTI予測法は、新規薬物や標的に対する他の最先端(SOTA)法よりも高い精度を達成する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 85.2792480737546
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Drug-target interaction (DTI) prediction is a critical component of the drug discovery process. In the drug development engineering field, predicting novel drug-target interactions is extremely crucial.However, although existing methods have achieved high accuracy levels in predicting known drugs and drug targets, they fail to utilize global protein information during DTI prediction. This leads to an inability to effectively predict interaction the interactions between novel drugs and their targets. As a result, the cross-field information fusion strategy is employed to acquire local and global protein information. Thus, we propose the siamese drug-target interaction SiamDTI prediction method, which utilizes a double channel network structure for cross-field supervised learning.Experimental results on three benchmark datasets demonstrate that SiamDTI achieves higher accuracy levels than other state-of-the-art (SOTA) methods on novel drugs and targets.Additionally, SiamDTI's performance with known drugs and targets is comparable to that of SOTA approachs. The code is available at https://anonymous.4open.science/r/DDDTI-434D.
- Abstract(参考訳): 薬物-標的相互作用(DTI)予測は、薬物発見プロセスの重要な構成要素である。
医薬品開発工学分野では、新しい医薬品と標的の相互作用を予測することが極めて重要であるが、既存の手法は既知の医薬品や薬物の標的を予測する上で高い精度を達成しているが、DTI予測の間、グローバルなタンパク質情報の利用には失敗している。
これにより、新規薬物と標的との相互作用を効果的に予測できない。
その結果、局所的およびグローバルなタンパク質情報を取得するために、クロスフィールド情報融合戦略が採用された。
そこで,3つのベンチマークデータセットを用いた実験により,SiamDTIが新規薬物や標的に対する他の最先端(SOTA)手法よりも高い精度を達成することを示すとともに,既知の薬物や標的に対するSiamDTIの性能はSOTAアプローチに匹敵することを示した。
コードはhttps://anonymous.4open.science/r/DDDTI-434Dで公開されている。
関連論文リスト
- FusionDTI: Fine-grained Binding Discovery with Token-level Fusion for Drug-Target Interaction [23.521628951362647]
本稿では,トークンレベルのFusionモジュールを用いてドラッグ・ターゲットインタラクションの詳細な情報を学習するFusionDTIという新しいモデルを提案する。
特に、FusionDTIモデルでは、医薬品のSELFIES表現を使用して、配列フラグメントの無効化を軽減しています。
提案したFusionDTIモデルは,既存の7つの最先端ベースラインと比較して,DTI予測において最高の性能が得られることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-06-03T14:48:54Z) - Learning to Denoise Biomedical Knowledge Graph for Robust Molecular Interaction Prediction [50.7901190642594]
分子間相互作用予測のためのバイオKDN (Biomedical Knowledge Graph Denoising Network) を提案する。
BioKDNは、ノイズの多いリンクを学習可能な方法で識別することで、局所的な部分グラフの信頼性の高い構造を洗練する。
ターゲットの相互作用に関する関係を円滑にすることで、一貫性とロバストなセマンティクスを維持する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-09T07:08:00Z) - Emerging Drug Interaction Prediction Enabled by Flow-based Graph Neural
Network with Biomedical Network [69.16939798838159]
本稿では,新興医薬品の相互作用を効果的に予測できるグラフニューラルネットワーク(GNN)であるEmerGNNを提案する。
EmerGNNは、薬物ペア間の経路を抽出し、ある薬物から他の薬物へ情報を伝達し、関連する生物学的概念を経路に組み込むことで、薬物のペアワイズ表現を学習する。
全体として、EmerGNNは、新興薬物の相互作用を予測する既存のアプローチよりも精度が高く、バイオメディカルネットワーク上で最も関連性の高い情報を特定できる。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-15T06:34:00Z) - PGraphDTA: Improving Drug Target Interaction Prediction using Protein
Language Models and Contact Maps [4.590060921188914]
薬物発見の鍵となる側面は、新規な薬物標的相互作用(DT)の同定である。
タンパク質-リガンド相互作用は結合親和性として知られる結合強度の連続性を示す。
性能向上のための新しい改良を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-06T05:00:25Z) - Meta-Path-based Probabilistic Soft Logic for Drug-Target Interaction
Prediction [36.08294497336554]
薬物-標的相互作用(DTI)予測は、薬物が標的に束縛されるかどうかを予測することを目的としている。
最近提案された手法のほとんどは、DTI予測に単一のドラッグ・ドラッグ類似性およびターゲット・ターゲット類似性情報を使用する。
本稿では,ネットワークに基づく薬物と薬物の相互作用予測手法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-25T02:30:38Z) - SSM-DTA: Breaking the Barriers of Data Scarcity in Drug-Target Affinity
Prediction [127.43571146741984]
薬物標的親和性(DTA)は、早期の薬物発見において極めて重要である。
湿式実験は依然として最も信頼性の高い方法であるが、時間と資源が集中している。
既存の手法は主に、データ不足の問題に適切に対処することなく、利用可能なDTAデータに基づく技術開発に重点を置いている。
SSM-DTAフレームワークについて述べる。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-06-20T14:53:25Z) - Multi-View Substructure Learning for Drug-Drug Interaction Prediction [69.34322811160912]
DDI予測のための新しいマルチビュードラッグサブ構造ネットワーク(MSN-DDI)を提案する。
MSN-DDIは、単一の薬物(イントラビュー)と薬物ペア(インタービュー)の両方の表現から化学的サブ構造を同時に学習し、そのサブ構造を利用して、薬物表現を反復的に更新する。
総合的な評価では、MSN-DDIは、トランスダクティブ・セッティングの下で比較的改善された19.32%と99%以上の精度を達成することで、既存の薬物に対するDDI予測をほぼ解決したことを示している。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-03-28T05:44:29Z) - Improved Drug-target Interaction Prediction with Intermolecular Graph
Transformer [98.8319016075089]
本稿では,3方向トランスフォーマーアーキテクチャを用いて分子間情報をモデル化する手法を提案する。
分子間グラフ変換器(IGT)は、それぞれ、結合活性と結合ポーズ予測の2番目のベストに対して、最先端のアプローチを9.1%と20.5%で上回っている。
IGTはSARS-CoV-2に対して有望な薬物スクリーニング能力を示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-10-14T13:28:02Z) - Drug-Target Interaction Prediction via an Ensemble of Weighted Nearest
Neighbors with Interaction Recovery [5.8683934849211745]
薬物とターゲットの相互作用は、構造ベースの薬物類似性および配列ベースの標的タンパク質類似性によって予測される。
既存の類似性に基づくほとんどの方法は、トランスダクティブな設定に従う。
現在のDTIデータセットにおける大量の欠落した相互作用は、ほとんどのDTI予測方法を妨げる。
WkNNIR (Weighted k Nearest Neighbor with Interaction Recovery) と呼ばれる新しい手法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-12-22T19:54:18Z) - DTI-SNNFRA: Drug-Target interaction prediction by shared nearest
neighbors and fuzzy-rough approximation [0.0]
DTI-SNNFRA(DTI-SNNFRA)を提案する。
ROC-AUCの予測スコアは0.95と非常に良好である。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-09-22T19:10:10Z)
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。