Neseniai atlikti pažangūs reprezentacijos mokymo tyrimai išrado nepakeičiamą vertę vaistų atradimo ir biologinių sistemų supratimo srityse. Tačiau molekulės cheminės struktūros ir jos fizinių ar biologinių savybių kompleksiško santykio užfiksavimas tapo iššūkiu. Nors dauguma dabartinių molekulinių reprezentacijos technikų ypatingą dėmesį skiria tik molekulės cheminiam identifikavimui koduoti, šis požiūris neatsižvelgia į skirtingų struktūrų molekulės įvairias funkcijas biologiniame kontekste.
Siekdami įveikti šį trūkumą, tyrėjai nesenai pradėjo nagrinėti multimodalų kontrastinį mokymą. Šis metodas, tiesiant 2D cheminės struktūros su aukštos kokybės ląstelių mikroskopo nuotraukomis, suteikia išsamios molekulės charakteristikų reprezentaciją. Ypač ši technika naudojama masiniais būdais atliekant narkotikų perteklinius tyrimus, kurie yra lemiami vaisto cheminės struktūros ir biologinės aktyvumo sąsajos supratimui.
Tačiau didelių mastų tyrimų deriniuose esantys partijos efektai yra nuolatinis iššūkis. Tam spręsti tyrėjų komanda sukūrė InfoCORE (informacijos maksimizavimo strategija kompensuojant sutriktį). Pertvarkydami pasirinkimus, kad išlygintų suvestinės taikinį, InfoCORE efektyviai tvarko partijos efektus ir didina aukšto pralaidumo narkotikų perteklinių tyrimų duomenų molekulinės reprezentacijos kokybę.
Platus InfoCORE testavimas narkotikų pertekliniais tyrimais parodė jo pranašumą prieš kitus algoritmus įvairiuose uždaviniuose, įskaitant molekulės- fenotipo atkūrimą ir cheminės savybės prognozavimą. Sumažindamas partijos efektų įtaką, InfoCORE pagerina molekulinių analizės ir vaistų atradimo uždavinių veiksmingumą.
Nenaudojant jo vaistų kūrimo srityje, InfoCORE siūlo universalią struktūrą, skirtą sprendžiant sudėtingesnius duomenimis susijusius iššūkius. Ji jau įrodyta esanti efektyvi tiek keičiantis duomenų pasiskirstymams, užtikrinant duomenų teisingumą mažinant koreliaciją su nesvarbiomis savybėmis, tiek pašalinant jautrias atributus. Tokia universalumas InfoCORE daro galingą įrankiu įvairiuose su duomenų pasiskirstymu, teisingumu ir partijos efektų šalinimu susijusiuose uždaviniuose.
InfoCORE kūrėjai apibendrinę pabrėžė pagrindinius savo indėlius, įskaitant molekulių cheminių struktūrų integracijos su aukštos kokybės vaisto pertekliniais tyrimais galimybę, jos teorinį pagrindą maksimizuojant sąlyginį abipusį informacijos kiekį ir išskirtinį jo veikimą kitais modeliais realiųjų studijų metu.
Išvadose efektyvios strategijos molekulinei reprezentacijos mokymui, tokios kaip InfoCORE struktūra, iškraipo vaistų atradimo ir biologinių sistemų supratimo sritis. Spręsdamos partijų efektų ir unimodalinių reprezentacijų keliamus iššūkius, šios technikos atveria kelią tikslesniam ir išsamiau molekulinės biologijos analizei.
FAQ skiltis:
K: Kokią iššūkį patiria dabartinės molekulinės reprezentacijos technikos?
A: Dauguma dabartinių technikų sutelkia dėmesį tik į molekulės cheminį identifikavimą ir neatsižvelgia į skirtingų struktūrų molekulių įvairias funkcijas biologiniame kontekste.
K: Kas yra multimodalus kontrastinis mokymas?
A: Multimodalus kontrastinis mokymas yra metodas, kuris pritaiko 2D cheminės struktūros su aukštos kokybės ląstelių mikroskopo nuotraukomis, siekiant išmokti tarpusavio ryšius tarp jų.
K: Kaip InfoCORE tvarko partijos efektus aukšto pralaidumo narkotikų perteklinių tyrimų duomenyse?
A: InfoCORE adaptyviai sveria imtis, kad išlygintų jų numatytąsias partijos pasiskirstymas, efektyviai tvarko partijos efektus ir gerina molekulinės reprezentacijos kokybę.
K: Kokiuose uždaviniuose InfoCORE demonstravo pranašumą prieš kitus algoritmus?
A: InfoCORE parodė geresnį rezultatą molekulės-fenotipo atkūrimo ir cheminės savybės prognozavimo uždaviniuose.
K: Be vaistų kūrimo, kokius kitus uždavinius gali spręsti InfoCORE?
A: InfoCORE gali tvarkyti duomenų pasiskirstymo pokyčius, užtikrinti duomenų teisingumą mažinant koreliaciją su nesvarbiais bruožais ir pašalinti jautrias savybes įvairiuose duomenimis susijusiuose uždaviniuose.
Apibrėžimai:
1. Reprezentacijos mokymas: Procesas, mokantis iš duomenų naudingų reprezentacijų ar bruožų, kuriuos galima naudoti įvairiuose uždaviniuose, tokiais kaip klasifikavimas ar prognozavimas.
2. Multimodalus kontrastinis mokymas: Metodas, kuris atitinka skirtingas duomenų modalitetas (šiuo atveju, cheminės struktūros ir ląstelių mikroskopo nuotraukas), siekiant išmokti jų tarpusavio ryšius.
3. Partijos efektai: Variacijos ar iškraipos duomenyse, kylančios dėl techninių skirtumų, tokių kaip pokyčiai eksperimentiniuose sąlygose ar įrangos pakeitimai.
4. Aukšto pralaidumo narkotikų pertekliniai tyrimai: Procesas, susidedantis iš didelio cheminio junginio kiekio bandymo identifikuoti potencialius vaisto kandidatus.
5. Molekulės-fenotipo atkūrimas: Užduotis rasti molekules, kurios pasižymi tam tikra fenotipo ar charakteristika.
Siūlomi susiję nuorodų rinkiniai:
– Mašininio mokymosi metodai vaistų atradime
– Aukšto pralaidumo narkotikų perteklinės tyrimų technikos
The source of the article is from the blog zaman.co.at