Deep learning-driven prediction of drug mechanism of action from large-scale chemical-genetic interaction profiles
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
MOTIVATION: Chemical-genetic interaction profiling is a genetic approach that quantifies the susceptibility of a set of mutants depleted in specific gene product(s) to a set of chemical compounds. With the recent advances in artificial intelligence, chemical-genetic interaction profiles (CGIPs) can be leveraged to predict mechanism of action of compounds. This can be achieved by using machine learning, where the data from a CGIP is fed into the machine learning platform along with the chemical descriptors to develop a chemogenetically trained model. As small molecules can be considered non-structural data, graph convolutional neural networks, which can learn from the chemical structures directly, can be used to successfully predict molecular properties. Clustering analysis, on the other hand, is a critical approach to get insights into the underlying biological relationships between the gene products in the high-dimensional chemical-genetic data. METHODS AND RESULTS: In this study, we proposed a comprehensive framework based on the large-scale chemical-genetics dataset built in Mycobacterium tuberculosis for predicting CGIPs using graph-based deep learning models. Our approach is structured into three parts. First, by matching M. tuberculosis genes with homologous genes in Escherichia coli (E. coli) according to their gene products, we grouped the genes into clusters with distinct biological functions. Second, we employed a directed message passing neural network to predict growth inhibition against M. tuberculosis gene clusters using a collection of 50,000 chemicals with the profile. We compared the performance of different baseline models and implemented multi-label tasks in binary classification frameworks. Lastly, we applied the trained model to an externally curated drug set that had experimental results against M. tuberculosis genes to examine the effectiveness of our method. Overall, we demonstrate that our approach effectively created M. tuberculosis gene clusters, and the trained classifier is able to predict activity against essential M. tuberculosis targets with high accuracy. CONCLUSION: This work provides an analytical framework for modeling large-scale chemical-genetic datasets for predicting CGIPs and generating hypothesis about mechanism of action of novel drugs. In addition, this work highlights the importance of graph-based deep neural networks in drug discovery.
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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 | 0,001 |
| 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 découle