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用于多任务生物活性预测的化学结构和细胞形态信息的比较( Comparison of Chemical Structure and Cell Morphology Information for Multitask Bioactivity Predictions )
MA Trapotsi LH Mervin AM Afzal N Sturm A Bender
了解化合物的作用机理（mechanism-of-action,MoA）和预测潜在的药物靶点在小分子药物的发现中起着重要的作用。使用来自ExCAPE数据库的bioactivitydata、来自细胞绘画数据集（具有30,000个复合扰动的最大公开数据集的细胞图像）的图像数据（以CellProfilerfeatures的形式）和使用multitaskBayesian矩阵分解(BMF)方法的扩展连通性指纹（ECFPs）进行比较。我们发现，当ECFPs作为复合描述符时，BMF Macau和随机森林(RF)的性能总体上是相似的。然而，在224个目标中，BMF Macau在159个目标（71%）上超过了Medrf。利用BMF Macau,以ECFP数据和图像数据作为辅助信息，对224个目标中的100个（约占45%）和90个（约占40%）进行了高预测性能(AUC>0.8)的预测。结论：细胞形态学变化和化学结构信息都包含化合物生物活性的相关信息，这些信息具有部分互补性，因此有助于MoA分析。基于指纹图谱的侧信息可以更好地预测目标，如β-catenin和G-蛋白偶联受体1家族的蛋白质，这些侧信息可以从每个描述子域的潜在数据分布中得到合理的解释。
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