DTF: Deep Tensor Factorization for predicting anticancer drug synergy
Notice bibliographique
Résumé
MOTIVATION: Combination therapies have been widely used to treat cancers. However, it is cost and time consuming to experimentally screen synergistic drug pairs due to the enormous number of possible drug combinations. Thus, computational methods have become an important way to predict and prioritize synergistic drug pairs. RESULTS: We proposed a Deep Tensor Factorization (DTF) model, which integrated a tensor factorization method and a deep neural network (DNN), to predict drug synergy. The former extracts latent features from drug synergy information while the latter constructs a binary classifier to predict the drug synergy status. Compared to the tensor-based method, the DTF model performed better in predicting drug synergy. The area under precision-recall curve (PR AUC) was 0.58 for DTF and 0.24 for the tensor method. We also compared the DTF model with DeepSynergy and logistic regression models, and found that the DTF outperformed the logistic regression model and achieved similar performance as DeepSynergy using several performance metrics for classification task. Applying the DTF model to predict missing entries in our drug-cell-line tensor, we identified novel synergistic drug combinations for 10 cell lines from the 5 cancer types. A literature survey showed that some of these predicted drug synergies have been identified in vivo or in vitro. Thus, the DTF model could be a valuable in silico tool for prioritizing novel synergistic drug combinations. AVAILABILITY AND IMPLEMENTATION: Source code and data are available at https://github.com/ZexuanSun/DTF-Drug-Synergy. SUPPLEMENTARY INFORMATION: Supplementary data are available at Bioinformatics online.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».