TarIKGC:一个使用语义增强知识图表完成的目标识别工具,应用到CDK2抑制剂发现
Xiaojuan Shen1, Shijia Yan1, Tao Zeng1
1State Key Laboratory of Anti-Infective Drug Discovery and Development, School of Pharmaceutical Sciences, Sun Yat-sen University, Guangzhou 510006, China.
我们开发了TarIKGC,这是一种用于药物发现的新工具,它使用知识图表完成来改善化合物-标相互作用预测. TarIKGC成功地确定了具有抗增殖活性的潜在CDK2抑制剂.
科学领域:
- 生物医学信息学 生物医学信息学
- 计算机化药物发现技术
- 药理学 药理学是指药理学的学科.
背景情况:
- 目标识别在药物发现中至关重要,现有的计算方法显示化合物-目标相互作用的推性能受到限制.
- 改善化学化合物与生物点之间的相互作用的预测仍然是制药研究中的一个重大挑战.
研究的目的:
- 引入TarIKGC,这是一个新的计算工具,旨在通过语义增强的知识图表完成来增强目标优先级.
- 通过先进的知识表示学习,提高复合目标相互作用的推性能.
主要方法:
- 塔里克GC使用知识表示学习在化合物,目标和疾病的异质网络.
- 它集成了基于注意力的聚合图神经网络与多模式特征提取器来学习语义和拓特征.
- 使用知识图嵌入模型来识别化合物和目标之间的缺失关系.
主要成果:
- 在形评估中表明,TarIKGC在药物重新定位任务中的表现优越.
- 该工具通过反向目标捕捞成功识别了两种新型潜在的循环林依赖激酶2 (CDK2) 抑制剂.
- 这些已识别的化合物对与CDK2相关的治疗指示表现出显著的抗增殖活性.
结论:
- 通过利用语义增强的知识图表完成,TarIKGC提供了一种强大的目标优先级和药物重新定位的方法.
- 新型CDK2抑制剂的成功鉴定和验证凸显了TarIKGC在加速药物发现方面的实际实用性.
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