0% Complete
فارسی
Home
/
پانزدهمین کنفرانس بین المللی فناوری اطلاعات و دانش
Improving Drug-Target Interaction Prediction Using Enhanced Feature Selection
Authors :
Maryam Taheri
1
Mohammad Reza Keyvanpour
2
Mohadeseh Saadat Mousavi
3
1- دانشگاه الزهرا(س)
2- دانشگاه الزهرا(س)
3- دانشگاه الزهرا(س)
Keywords :
drug-target interaction،feature selection،random forest،data balancing،decision tree،Borderline-SMOTE
Abstract :
A deep understanding of drug-target interaction (DTI) mechanisms is essential for the design of effective and safe drugs. While traditional wet lab experiments play a critical role, they are often associated with significant time and financial investments. Therefore, computational methods based on interaction prediction can significantly reduce the search space for the mentioned experiments. This paper outlines an innovative multistage approach for the prediction of DTI. Feature vectors, comprising various descriptors and the drug-encoded FP2 fingerprint, are extracted from protein sequences and drug structures in the first step. Protein sequences and drug structures are initially processed to extract feature vectors, including various descriptors and the drug-encoded FP2 fingerprint. One major obstacle in this field is the data imbalance caused by the limited number of known interactions. The FFS-RF-DT algorithm, a powerful combination of forward feature selection, random forest and decision tree classification, is subsequently used to optimize predictive performance. This effectively eliminates irrelevant features, resulting in a more focused and efficient model. At the final stage, the XGBoost classifier processes the balanced dataset containing the optimal features to predict DTIs, yielding new drug-target interactions. The proposed model demonstrated better performance, achieving an accuracy of 96.96%, representing a 5.5% improvement over other models. In addition to its superior classification performance, the proposed model exhibits a much lower time complexity than comparable models. This makes it a promising candidate for DTI applications. چکیده- درک عمیق مکانیسمهای تعامل دارو-هدف (DTI) برای طراحی داروهای مؤثر و ایمن ضروری است. در حالی که آزمایش های آزمایشگاهی مرطوب سنتی نقش مهمی ایفا می کنند، اغلب با سرمایه گذاری های زمانی و مالی قابل توجهی همراه هستند. بنابراین، روشهای محاسباتی مبتنی بر پیشبینی تعامل میتواند فضای جستجوی موارد ذکر شده را به میزان قابل توجهی کاهش دهد آزمایشات این مقاله یک رویکرد چند مرحله ای ابتکاری را برای پیش بینی DTI ترسیم می کند. بردارهای ویژگی، شامل توصیفگرهای مختلف و اثر انگشت FP2 کدگذاری شده با دارو، در مرحله اول از توالی پروتئین و ساختارهای دارویی استخراج میشوند. توالی های پروتئینی و ساختارهای دارویی در ابتدا برای استخراج بردارهای ویژگی، از جمله توصیفگرهای مختلف و اثر انگشت FP2 رمزگذاری شده با دارو، پردازش می شوند. یکی از موانع اصلی در این زمینه داده ها است عدم تعادل ناشی از تعداد محدودی از تعاملات شناخته شده. الگوریتم FFS-RF-DT، ترکیبی قدرتمند از انتخاب ویژگی رو به جلو و درخت تصمیم گیری تصادفی پیش بینی، طبقه بندی، متعاقباً برای بهینه سازی عملکرد پیش بینی استفاده می شود. این به طور موثر ویژگی های نامربوط را حذف می کند و در نتیجه یک مدل متمرکزتر و کارآمدتر ایجاد می کند. در مرحله نهایی، طبقهبندیکننده XGBoost مجموعه دادههای متعادل حاوی ویژگیهای بهینه را برای پیشبینی DTI پردازش میکند، و تعاملات دارویی-هدف جدیدی را ایجاد میکند. پیشنهادی مدل عملکرد بهتری را نشان داد و به دقت 96.96 درصد رسید که نشان دهنده بهبود 5.5 درصدی نسبت به سایر مدل ها است. علاوه بر عملکرد طبقهبندی برتر، مدل پیشنهادی پیچیدگی زمانی بسیار پایینتری نسبت به مدلهای قابل مقایسه نشان میدهد. این آن را به یک نامزد امیدوار کننده برای برنامه های DTI تبدیل می کند.
Papers List
List of archived papers
A novel approach audio watermarking based on (GBT,DCT,SVD)
Mahdi Mosleh
IoT-Based Model in Smart Urban Traffic Control: Graph theory and Genetic Algorithm
Saeed Doostali - Seyed Morteza Babamir - Mohammad Shiralizadeh Dezfoli - Behzad Soleimani Neysiani
Combinatorial Auction Based on Social Choice in the Internet of Things
Maede Esmaeili - Faria Nassiri-Mofakham - Fatemeh Hassanvand
ساخت پیکره برچسب خورده گزارش های آسیب شناسی
مسلم سمیعی پاقلعه - مهرنوش شمس فرد
Fast Online Character Recognition Using a Novel Local-Global Feature Extraction Method
Ayoub Parvizi - Dr Mohammad Kazemifard - Ziba Imani
بهبود رهگیری در زنجیره تامین با استفاده از فناوری زنجیره بلوکی
سید عماد موسوی - مهرداد آشتیانی
Ensemble Model Based on an Improved Convolutional Neural Network with a Domain-agnostic Data Augmentation Technique
Faraz Fatahnaie - Armin Azhdehnia - Seyyed Amir Asghari - Mohammadreza Binesh Marvasti
Predicting Concentration of Particulate Matter (PM2.5) in Hamedan using Machine Learning Algorithms
Anita Karim Ghassabpour - Hatam Abdoli - Muharram Mansoorizadeh - Saeid Seyedi
Predictive Maintenance using LSTM and Adaptive Windowing
Aien Ghanbari Adivi - Behrouz Shahgholi Ghahfarokhi
تشخیص مراحل خواب با کمک جنگل تصادفی و ویژگی های فرکانسی استخراج شده از سیگنال های EEG و EOG
سیدعلی حسینی
more
Samin Hamayesh - Version 42.5.2