2種類の言語モデルを用いたタンパク質-化合物相互作用予測手法の開発

資料種別: 文書・図像類

著者: 古井, 海里ほか

出版者: 情報処理学会

出版年: 2023-03

資料形態: 紙

ページ数・大きさ等: -

NDC: -

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資料に関する注記

一般注記：: 化合物－タンパク質相互作用（CPI）予測は，未知の活性化合物の発見や，標的特定，選択性の評価やオフターゲットの推定などに用いることのできる創薬の主要なタスクである．近年，深層学習に基づく CPI 予測が注目されており，Transformer 等に基づく高精度な予測手法が提案されている．しかし，複雑な...

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資料種別: 文書・図像類
タイトル: 2種類の言語モデルを用いたタンパク質-化合物相互作用予測手法の開発
著者・編者: 古井, 海里
Furui, Kairi
大上, 雅史
Ohue, Masahito
著者標目: 古井, 海里
Furui, Kairi
大上, 雅史
Ohue, Masahito
出版事項: 情報処理学会
出版年月日等: 2023-03
出版年（W3CDTF）: 2023-03
タイトル（掲載誌）: 研究報告バイオ情報学（BIO）
巻号年月日等（掲載誌）: 2023-BIO-73 19
掲載巻: 2023-BIO-73
掲載号: 19
掲載ページ: 1-3
ISSN（掲載誌）: ISSN : 2188-8590
本文の言語コード: jpn
対象利用者: 一般
一般注記: 化合物－タンパク質相互作用（CPI）予測は，未知の活性化合物の発見や，標的特定，選択性の評価やオフターゲットの推定などに用いることのできる創薬の主要なタスクである．近年，深層学習に基づく CPI 予測が注目されており，Transformer 等に基づく高精度な予測手法が提案されている．しかし，複雑なネットワークを有する深層学習モデルは学習コストが高いという問題がある．本研究では，化合物言語モデルである Chemformer とタンパク質言語モデル ESM2 の，2 つの事前学習済み言語モデルの潜在空間を入力として利用した，全結合層のみの簡素な CPI 予測モデルを提案する．提案手法が，複数の評価タスクにおいて既存手法と同等の性能であることを示す．
identifier:oai:t2r2.star.titech.ac.jp:50659469
連携機関・データベース: 国立情報学研究所 : 学術機関リポジトリデータベース（IRDB）（機関リポジトリ）
https://irdb.nii.ac.jp
提供元機関・データベース: 東京工業大学 : 東京工業大学リサーチリポジトリ