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Structure-based Computer-Aided Drug Design with a Deep Neural Network Approach

采用深度神经网络方法的基于结构的计算机辅助药物设计

基本信息

批准号：
19F19377
负责人：
倉田博之
金额：
$ 1.02万
依托单位：
Kyushu Institute of Technology
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for JSPS Fellows
财政年份：
2019
资助国家：
日本
起止时间：
2019-11-08 至 2022-03-31
项目状态：
已结题

来源：
https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-19F19377/
关键词：
機械学習創薬タンパク質ペプチド配列解析予測

项目摘要

神経ペプチド（NP）は、免疫系で最も用途の広い神経伝達物質であり、さまざまな中枢性不安ホルモンを調節する。 NPは、神経系機能障害の新薬や標的を設計するための契機を与える。与えられたペプチド配列からのNPの正確な予測は、基礎研究と医薬品開発に不可欠な免疫情報学において重要である。バイオインフォマティクス手法を用いて、NP同定の予測性能を改善することに挑戦した。ここでは、特徴表現学習アプローチを使用して、NeuroPred-FRLと呼ばれる機械学習ベースのメタ予測子を開発した。まず、8つの異なるエンコーディング、6つの異なる分類子、および2段階の特徴選択アプローチを採用して、48の最適なベースラインモデルを生成した。 48のベースラインモデルからのNPの予測確率スコアを組み合わせて、入力特徴ベクトルと見なした。次に、2段階の特徴選択アプローチを適用して48次元の確率特徴ベクトルを最適化し、最適なものをランダムフォレスト分類器（NeuroPred-FRL）に入力した。交差検定と独立検定の両方で、NeuroPred-FRLが既存の予測子よりも一貫して優れていることが示した。さらに、堅牢なSHapley Additive exPlanationアルゴリズムを活用して、いくつかのモデルメカニズムを解明した。

Neuropeptide (NP) is the most useful neuropeptide regulator in the immune system. NP, nervous system functional impairment of the new target design opportunities and The importance of immunoinformatics in basic research and medical drug development is also important. The prediction performance of NP is improved by using the method of " This paper introduces the development of NeuroPred-FRL and its application in mechanical learning. 8. The classification of the class, 2. The selection of the characteristics of the class, and 48. The selection of the characteristics of the class. 48. The prediction accuracy rate of NP is determined by the combination of force characteristics. Second, 2-level feature selection is applicable to 48-dimensional accuracy feature selection, optimization, optimization, and classification (NeuroPred-FRL). Intersection of the difference between the independent determination of the formula, NeuroPred-FRL and the existing prediction of the sub-set is consistent with the best results. In addition, the Shapley Additive Planation is activated, and the Shapley Additive Planation is resolved.