在生物医学文献知识图中对药物基因相互作用预测的比较方法:性能与可解释性
Fotis Aisopos1, Georgios Paliouras2
1Institute of Informatics and Telecommunications, National Centre for Scientific Research Demokritos, Athens, Greece. fotis.aisopos@iit.demokritos.gr.
这项研究比较了从生物医学文献中识别未知的药物基因相互作用的链接预测方法. 结果显示,准确性和可解释性之间的权衡,有助于药物发现和重新利用.
科学领域:
- 生物医学信息学 生物医学信息学
- 计算生物学 计算生物学
- 药物发现 药物发现 药物发现
背景情况:
- 识别新的药物向相互作用对于药物发现和重新定位至关重要.
- 从生物医学文献中构建的知识图提供了一个强大的方法来预测这些相互作用.
- 链接预测方法可以发现药物和基因实体之间的缺失连接.
研究的目的:
- 为了比较最先进的图形嵌入和上下文路径分析方法的性能,以预测药物基因相互作用.
- 评估这些链接预测方法的可解释性.
- 评估预测的相互作用对药物重定向的有用性.
主要方法:
- 从文献中构建生物医学知识图,使用文本挖掘.
- 应用和比较图形嵌入技术 (例如,TransE,DistMult) 和上下文路径分析.
- 在模型预测上训练决策树,以提高可解释性.
- 与外部数据库对预测的药物基因相互作用的验证.
主要成果:
- 在预测准确度和链接预测方法的可解释性之间观察到一个权衡.
- 图形嵌入方法通常实现更高的预测准确性.
- 语境路径分析提供了更易于解释的预测.
- 决策树方法成功帮助人们理解预测的逻辑.
- 预测的相互作用在对药物重定向应用进行测试时显示出有希望的结果.
结论:
- 生物医学知识图上的链接预测是识别新型药物基因相互作用的可行策略.
- 方法的选择取决于预测性能与可解释的人工智能 (XAI) 的需求之间的平衡.
- 这些发现支持使用这些计算方法来加速药物发现和重新定位努力.
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