論文の概要: Stacked ensemble\-based mutagenicity prediction model using multiple modalities with graph attention network

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.01731v2
• Date: Wed, 4 Sep 2024 02:23:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-06 02:16:32.308038
• Title: Stacked ensemble\-based mutagenicity prediction model using multiple modalities with graph attention network
• Title（参考訳）: グラフアテンションネットワークを用いた多重モードを用いた重畳アンサンブルに基づく変異原性予測モデル
• Authors: Tanya Liyaqat, Tanvir Ahmad, Mohammad Kashif, Chandni Saxena,
• Abstract要約: 変異原性は、様々なネガティブな結果をもたらす遺伝子変異と関連しているため、懸念される。 本研究では,新しいアンサンブルに基づく変異原性予測モデルを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9736758288065405
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Mutagenicity is a concern due to its association with genetic mutations which can result in a variety of negative consequences, including the development of cancer. Earlier identification of mutagenic compounds in the drug development process is therefore crucial for preventing the progression of unsafe candidates and reducing development costs. While computational techniques, especially machine learning models have become increasingly prevalent for this endpoint, they rely on a single modality. In this work, we introduce a novel stacked ensemble based mutagenicity prediction model which incorporate multiple modalities such as simplified molecular input line entry system (SMILES) and molecular graph. These modalities capture diverse information about molecules such as substructural, physicochemical, geometrical and topological. To derive substructural, geometrical and physicochemical information, we use SMILES, while topological information is extracted through a graph attention network (GAT) via molecular graph. Our model uses a stacked ensemble of machine learning classifiers to make predictions using these multiple features. We employ the explainable artificial intelligence (XAI) technique SHAP (Shapley Additive Explanations) to determine the significance of each classifier and the most relevant features in the prediction. We demonstrate that our method surpasses SOTA methods on two standard datasets across various metrics. Notably, we achieve an area under the curve of 95.21\% on the Hansen benchmark dataset, affirming the efficacy of our method in predicting mutagenicity. We believe that this research will captivate the interest of both clinicians and computational biologists engaged in translational research.
• Abstract（参考訳）: 変異原性は、癌の発生を含む様々なネガティブな結果をもたらす遺伝子変異と関連しているため、懸念される。 薬物開発プロセスにおける変異原性化合物の早期同定は、安全でない候補の進行を防ぎ、開発コストを削減するために重要である。 計算技術、特に機械学習モデルは、このエンドポイントでますます普及しているが、それらは単一のモダリティに依存している。 本研究では,分子インプットライン入力システム (SMILES) や分子グラフなどの複数のモードを組み込んだ,組立アンサンブルに基づく変異原性予測モデルを提案する。 これらのモダリティは、構造、物理化学的、幾何学的、トポロジカルといった分子についての多様な情報を取得する。 分子グラフを用いたグラフアテンションネットワーク(GAT)を通して位相情報を抽出しながら,構造的,幾何学的,物理化学的情報を導出する。 我々のモデルは、これらの複数の特徴を用いて予測を行うために、機械学習分類器の積み重ねられたアンサンブルを使用する。 我々は、各分類器の意義と予測における最も重要な特徴を決定するために、説明可能な人工知能(XAI)技術SHAP(Shapley Additive Explanations)を用いる。 提案手法は,2つの標準データセット上でのSOTA法を超越していることを示す。 特に,ハンセンベンチマークデータセットの95.21\%の曲線下領域を達成し,変異原性を予測する手法の有効性を確認した。 本研究は,翻訳研究に携わる臨床医と計算生物学者の双方の関心を惹きつけるものと信じている。

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