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。

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