0% Complete
English
صفحه اصلی
/
پانزدهمین کنفرانس بین المللی فناوری اطلاعات و دانش
Improving Drug-Target Interaction Prediction Using Enhanced Feature Selection
نویسندگان :
Maryam Taheri
1
Mohammad Reza Keyvanpour
2
Mohadeseh Saadat Mousavi
3
1- دانشگاه الزهرا(س)
2- دانشگاه الزهرا(س)
3- دانشگاه الزهرا(س)
کلمات کلیدی :
drug-target interaction،feature selection،random forest،data balancing،decision tree،Borderline-SMOTE
چکیده :
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.
لیست مقالات
لیست مقالات بایگانی شده
تخلیهی باری وظایف اینترنت اشیاء بر روی مه محاسباتی با استفاده از الگوریتم حشره آبسوار
عفت تقی زاده بیلندی - آرش دلداری - علیرضا صالحان
Cryptanalysis of two password authenticated key exchange schemes
Mohammad Ali Poorafsahi - Hamid Mala
Distributed Learning Automata-based Algorithm for Finding K-Clique in Complex Social Networks
Mohammad Mehdi Daliri Khomami - Alireza Rezvanian - Ali Mohammad Saghiri - Mohammad Reza Meybodi
A High-Speed Quantum Reversible Controlled Adder/Subtractor Circuit
Negin Mashayekhi - Mohammad Reza Reshadinezhad - Shekoofeh Moghimi
Binary water stream algorithm: a new meta-heuristic optimization technique
Faezeh Rahimi Sebdani - Mehdi Nasri
IoMT-Enabled Smart Healthcare: State-of-the-Art, Security and Future Directions
Shivam Tripathi - Vatsalkumar Makwana - Malaram Kumhar - Harshal Trivedi - Jitendra Bhatia - Sudeep Tanwar - Hossein Shahinzadeh
Effective Classifier for Predicting Churn in Payment Terminals Using RFM model and Deep Neural Network
Dr Mahila Dadfarnia - Ali Alemi Matinpour - Dr Monireh Abdoos
Automatic Analysis of Inconsistencies in Inter-Enterprise Business Processes: Introducing a Formal Adaptation Patterns Catalog
Somayeh Ashourian - Shohreh َAjoudanian
روشی برای بهبود آزمون جهش پیشگویانه با در نظر گرفتن اثر داده های از دست رفته
طه رستمی - دکتر سعید جلیلی طه رستمی - سعید جلیلی -
ElectroCNN: Regressive CNN-based Energy Consumption Forecasting Leveraging Weather Data
Dharmi Patel - Mann Patel - Krisha Darji - Rajesh Gupta - Sudeep Tanwar - Jitendra Bhatia - Hossein Shahinzadeh
بیشتر
ثمین همایش، سامانه مدیریت کنفرانس ها و جشنواره ها - نگارش 41.3.1