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J-GLOBAL ID：202002241304689926   整理番号：20A0830356

知識グラフ表現学習に基づく薬物情報学【JST・京大機械翻訳】

Knowledge Graph Representation Learning Based Drug Informatics

著者 (2件)： Verma Rajeev (Indian Institute of Technology,Dept. of Electrical Engineering,Patna) ,  Kumar Preetam (Indian Institute of Technology,Dept. of Electrical Engineering,Patna)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2019  号： CONECCT  ページ： 1-4  発行年： 2019年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 薬物発見と評価は,急性プロセスにもかかわらずますます複雑になっている。臨床評価と市販後監視を含む薬物の研究への現在のアプローチは,非常に時間がかかり,費用がかかる。機械学習に基づくシステムは文献で提案されているが,それらのシステムはタスク依存である。本研究では,薬物発見のプロセスをさらに向上させるために,大規模DrgBankデータセット,Linked Open Datasetを用いた薬物の研究に対するかなりのデータ集約的アプローチを提示した。著者らは,機械学習タスクのための特徴学習のための自動化フレームワークを提供するだけでなく,リンク予測を通して知識ベースにおける新しい事実の予測に役立つ大規模な薬物データセットに関する表現学習アプローチを使用した。提案した表現学習システムは,異なる問題を解決するための一般的な手法を用いることが有望であり,以前のタスクにおける他の研究に関して,薬物-薬物相互作用予測と薬物-ターゲット予測に関する実験を行った。Copyright 2020 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 機械学習 ,  *医薬品情報 ,  自動化 ,  知識ベース ,  薬物相互作用 ,  *学習
準シソーラス用語： 学習支援システム , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (5件)： パターン認識  (JE07000S) ,  符号理論  (ND02030R) ,  専用演算制御装置  (JC04030Y) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  音声処理  (JE05000E)

タイトルに関連する用語 (4件)： 知識 ,  グラフ表現 ,  学習 ,  薬物情報