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J-GLOBAL ID：202002291711090506   整理番号：20A2579652

抗肉腫化合物に対する前臨床アッセイのChEMBLデータセットの摂動理論機械学習(PTML)マルチラベルモデル【JST・京大機械翻訳】

Perturbation-Theory Machine Learning (PTML) Multilabel Model of the ChEMBL Dataset of Preclinical Assays for Antisarcoma Compounds

著者 (17件)： Cabrera-Andrade Alejandro (Grupo de Bio-Quimioinformatica, Universidad de Las Americas, Ecuador) ,  Cabrera-Andrade Alejandro (Carrera de Enfermeria, Facultad de Ciencias de la Salud, Universidad de Las Americas, Ecuador) ,  Cabrera-Andrade Alejandro (RNASA-IMEDIR, Computer Sciences Faculty, University of A Coruna, Spain) ,  Lopez-Cortes Andres (RNASA-IMEDIR, Computer Sciences Faculty, University of A Coruna, Spain) ,  Lopez-Cortes Andres (Centro de Investigacion Genetica y Genomica, Facultad de Ciencias de la Salud Eugenio Espejo, Universidad UTE, Ecuador) ,  Munteanu Cristian R. (RNASA-IMEDIR, Computer Sciences Faculty, University of A Coruna, Spain) ,  Munteanu Cristian R. (Biomedical Research Institute of A Coruna (INIBIC), University Hospital Complex of A Coruna (CHUAC), Spain) ,  Munteanu Cristian R. (Centro de Investigacion en Tecnologias de la Informacion y las Comunicaciones (CITIC), Campus de Elvina s/n, Spain) ,  Pazos Alejandro (RNASA-IMEDIR, Computer Sciences Faculty, University of A Coruna, Spain) ,  Pazos Alejandro (Biomedical Research Institute of A Coruna (INIBIC), University Hospital Complex of A Coruna (CHUAC), Spain) ,  Perez-Castillo Yunierkis (Grupo de Bio-Quimioinformatica, Universidad de Las Americas, Ecuador) ,  Perez-Castillo Yunierkis (Escuela de Ciencias Fisicas y Matematicas, Universidad de Las Americas, Ecuador) ,  Tejera Eduardo (Grupo de Bio-Quimioinformatica, Universidad de Las Americas, Ecuador) ,  Tejera Eduardo (Facultad de Ingenieria y Ciencias Aplicadas, Universidad de Las Americas, Ecuador) ,  Arrasate Sonia (Department of Organic Chemistry II and Basque Center for Biophysics, University of Basque Country UPV/EHU, Biscay, Spain) ,  Gonzalez-Diaz Humbert (Department of Organic Chemistry II and Basque Center for Biophysics, University of Basque Country UPV/EHU, Biscay, Spain) ,  Gonzalez-Diaz Humbert (Ikerbasque, Basque Foundation for Science, Biscay, Spain)
資料名： ACS Omega  (ACS Omega)
巻： 5  号： 42  ページ： 27211-27220  発行年： 2020年 
JST資料番号： W5044A  ISSN： 2470-1343  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 肉腫は,癌とは異なる病因を有する結合組織の悪性新生物群である。抗肉腫活性を有する新薬を発見する努力は,異なる実験条件で複数の前臨床アッセイの大きなデータセットを生じた。例えば,ChEMBLデータベースは34,955の異なる化合物による37,919の異なる抗肉腫アッセイの結果を含む。さらに,このデータセットで報告された実験条件は,157種類の生物活性パラメータ,36の薬物標的,43の細胞株,および17のアッセイ生物を含む。この情報を考慮して,著者らは,抗肉腫化合物を予測するためのPTMLモデルを開発するために,機械学習(ML)と摂動理論(PT)原理を組み合わせることを提案する。PTMLモデルは,ある条件(蛋白質,細胞系,生物など)下で活性である薬物の確率を測定する基準の1つの機能を使用する。本論文では,PTと非PTモデルを訓練し,比較するために線形判別分析とニューラルネットワークを用いた。調査したすべてのモデルは,訓練で89.19~95.25%,検証セットで89.22~95.46%の精度を有した。PTMLベースの戦略は類似の精度を持つが,最も単純なモデルを生成する。したがって,それらは抗肉腫化合物を予測するための多目的ツールになる。Copyright 2020 American Chemical Society All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *摂動論 ,  データベース ,  ニューラルネットワーク ,  結合組織 ,  タンパク質 ,  *肉腫 ,  生物活性 ,  病因 ,  *機械学習
準シソーラス用語： 細胞株 ,  線形判別分析 ,  創薬標的 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 植物の生化学  (EH01050J) ,  抗ウイルス薬の基礎研究  (GW17040O)

タイトルに関連する用語 (6件)： 肉腫 ,  臨床 ,  アッセイ ,  データセット ,  摂動理論 ,  機械学習