تلاش‌های اخیر در زمینه یادگیری نمایش‌دهی، در کشف دارو و درک سیستم‌های زیستی بی‌نظیر بوده است. با این حال، درک رابطه پیچیده بین ساختار شیمیایی مولکول و ویژگی‌های فیزیکی یا زیستی آن چالش‌های قابل توجهی داشته است. در حالی که بیشتر تکنیک‌های نمایش مولکول فعلی تنها بر رمزگذاری شناسایی شیمیایی مولکول تمرکز می‌کنند، این رویکرد نمی‌تواند توانایی‌های متنوع مولکول‌ها با ساختارهای مشابه را به درستی در زمینه زیستی به تصویر بکشد.
برای حل این محدودیت، محققان به تازگی به یادگیری متناهی تضاد چندگانه توجه کرده‌اند. با تصویر کردن ساختار شیمیایی‌های دو بعدی به تصاویر میکروسکوپ سلولی با محتوای بالا، این رویکرد امکان نمایشی جامع‌تر از خصوصیات مولکول را فراهم می‌کند. به ویژه، این تکنیک در غربالگری قارچ دارویی به صورت باز تأثیر مهمی دارد که در درک ارتباط بین ساختار شیمیایی دارو و فعالیت زیستی آن نقش حیاتی داشته است.
با این حال، وجود اثرات بچه در غربالگری در مقیاس بزرگ چالشی مداوم بوده است. برای پاسخ به این مسئله، تیمی از محققان روش InfoCORE (استراتژی بیشینه‌سازی اطلاعات برای حذف عامل مشابه) را توسعه داده‌اند. با تعیین وزن دهی تطبیقی به نمونه‌ها برای هموارسازی توزیع دسته‌های استنباطی آن‌ها، InfoCORE به خوبی اثرات بچه را مدیریت کرده و کیفیت نمایش‌دهی مولکول‌ها مشتق شده از اطلاعات غربالگری دارو با سرعت بالا را بهبود می‌بخشد.
آزمون گسترده InfoCORE روی داده‌های غربالگری دارو نشان داد که برتری آن نسبت به سایر الگوریتم‌ها در وظایف مختلف، از جمله بازیابی تصویر فنوتیپ‌ها و پیش‌بینی خواص شیمیایی، بیان‌گر کیفیت بالاتر آن است. با کاهش تأثیر اثرات بچه، InfoCORE عملکرد تجزیه و تحلیل مولکولی و وظایف کشف دارو را بهبود می‌بخشد.
به جز در پژوهش و توسعه دارو، InfoCORE یک چارچوب چندمنظوره برای حل چالش‌های پیچیده مرتبط با داده فراهم می‌کند. این روش در دسترسی به توزیع داده‌ها و عدالت داده با کاهش همبستگی با ویژگی‌های مرتبط نامربوط و حذف ویژگی‌های حساس مؤثر است. این چندکاربردی بودن، InfoCORE را یک ابزار قدرتمند در زمینه وظایف مربوط به توزیع داده، عدالت و حذف اثرات بچه می‌سازد.
پژوهشگران پشت پروژه InfoCORE بررسی‌های خود را خلاصه کرده‌اند و بر جدایی شیمیایی مهمی تمرکز کرده‌اند، که شامل تجزیه و تحلیل ساختار شیمیایی با غربالگری داروهای مختلف با محتوای بالا، توسعه نظری در بیشینه‌سازی اطلاعات مشروط و عملکرد برتر نسبت به مدل‌های مبنا در مطالعات دنیای واقعی است.
به طور خلاصه، استراتژی‌های موثر یادگیری نمایش‌دهی مولکولی، مانند چارچوب InfoCORE، در کشف دارو و درک سیستم‌های زیستی انقلابی هستند. با مقابله با چالش‌های مرتبط با اثرات بچه و نمایش‌های یکنواخت، این تکنیک‌ها در راهی است که تجزیه و تحلیل دقیقتر و جامع‌تری در زمینه زیست‌شناسی مولکولی فراهم می‌کنند.
بخش پرسش‌های متداول:
س: چالش‌هایی که تکنیک‌های نمایش مولکول فعلی با آن مواجه هستند چیست؟
ج: بسیاری از تکنیک‌های کنونی تنها بر رمزگذاری شناسایی شیمیایی مولکول تمرکز دارند و توانایی‌های متنوع مولکول‌هایی با ساختارهای مشابه را در زمینه زیستی نمی‌توانند به دقت تصویر کنند.
س: یادگیری متناهی تضاد چندگانه چیست؟
ج: یادگیری متناهی تضاد چندگانه یک رویکرد است که ساختارهای شیمیایی دو بعدی را به تصاویر میکروسکوپ سلولی با محتوای بالا نقشه برداری می‌کند تا روابط بین آن‌ها را یاد بگیرد.
س: چگونه InfoCORE به مدیریت اثرات بچه در داده‌های غربالگری دارویی با سرعت بالا می‌پردازد؟
ج: نمونه‌های InfoCORE را با تغییر وزن به منظور توازن توزیع دسته‌های استنباطی آن‌ها، به خوبی اثرات بچه را مدیریت کرده و کیفیت نمایش‌دهی مولکول‌ها را بهبود می‌بخشد.
س: InfoCORE در چه وظایفی نشان داده است که برتری نسبت به سایر الگوریتم‌ها را داشته باشد؟
ج: InfoCORE در بازیابی تصویر فنوتیپ‌های مولکول و پیش‌بینی خواص شیمیایی نشان داده است که عملکرد برتری دارد.
س: علاوه بر توسعه دارو، InfoCORE چه چالش‌های دیگری را می‌تواند حل کند؟
ج: InfoCORE می‌تواند بازتوزیع‌های توزیع داده را مدیریت کرده، عدالت داده را با کاهش همبستگی با ویژگی‌های ذاتی نامربوط به دست گیرنده ارتباط کم و ویژگی‌های حساس را حذف کند.
تعاریف:
۱. یادگیری نمایش‌دهی: فرایند یادگیری نمایش‌ها یا ویژگی‌های کارا واکشی شده از داده که می‌توانند در وظایف مختلفی مانند طبقه‌بندی یا پیش‌بینی استفاده شوند.
۲. یادگیری تضاد چندگانه: یک رویکرد که مودالیت‌های مختلف داده (در این مورد ساختار شیمیایی و تصاویر میکروسکوپ سلولی) را نقشه برداری می‌کند تا روابط بین آن‌ها یاد گرفته شوند.
۳. اثرات بچه: تغییرات یا تحیلات در داده که از تغییرات فنی مانند تغییر در شرایط آزمایشی یا تجهیزات ناشی می‌شود.
۴. غربالگری دارویی با سرعت بالا: فرآیندی که در آن تعداد زیادی ترکیب شیمیایی برای شناسایی نامزدان دارویی محتمل، آزمایش می‌شود.
۵. بازیابی مولکول-فنوتیپ: وظیفه‌ای که در آن باید مولکول‌ها را که دارای فنوتیپ یا خصوصیت خاصی هستند، پیدا کنیم.
لینک‌های مرتبط پیشنهادی:
– روش‌های یادگیری ماشین در کشف دارو
– تکنیک‌های غربالگری دارویی با سرعت ب
The source of the article is from the blog yanoticias.es