Harvesting Classification Trees for Drug Discovery
Notice bibliographique
Résumé
Millions of compounds are available as potential drug candidates. High throughput screening (HTS) is widely used in drug discovery to assay compounds for a particular biological activity. A common approach is to build a classification model using a smaller sample of assay data to predict the activity of unscreened compounds and hence select further compounds for assay. This improves the efficiency of the search by increasing the proportion of hits found among the assayed compounds. In many assays, the biological activity is dichotomized into a binary indicator variable; the explanatory variables are chemical descriptors capturing compound structure. A tree model is interpretable, which is key, since it is of interest to identify diverse chemical classes among the active compounds to serve as leads for drug optimization. Interpretability of a tree is often reduced, however, by the sheer size of the tree model and the number of variables and rules of the terminal nodes. We develop a "tree harvesting" algorithm to filter out redundant "junk" rules from the tree while retaining its predictive accuracy. This simplification can facilitate the process of uncovering key relations between molecular structure and activity and may clarify rules defining multiple activity mechanisms. Using data from the National Cancer Institute, we illustrate that many of the rules used to build a classification tree may be redundant. Unlike tree pruning, tree harvesting allows variables with junk rules to be removed near the top of the tree. The reduction in complexity of the terminal nodes improves the interpretability of the model. The algorithm also aims to reorganize the tree nodes associated with the interesting "active" class into larger, more coherent groups, thus facilitating identification of the mechanisms for activity.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».