DTI3

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  CH 04-5. Drug target interaction(DTI) prediction using Sequence model - training and result CH 04-3에서는 DTI prediction을 위한 model 정의를 마쳤다. 이번 시간엔 모델을 만들고 학습시킨 후 결과를 확인해보자.Create deep learning model약물(Drug)과 단백질(Protein)의 특성을 추출하여 결합 친화도를 예측하는 CNN-RNN 모델을 정의할 것이다. 주요 설정값을 먼저 확인해보자.약물(Drug) 설정cnn_drug_filters : CNN 층에서 사용할 필터의 개수이다. 각 층의 필터는 32, 64, 96개로 설정되어 있다.cnn_drug_kernels : CNN의 커널 크기를 설정한다. 각각 4, 6, 8로 설정되어 있다.hidden_dim_drug : GRU/LSTM을 거친 후 약물 임베딩 차원을 의미한다. 현재 설정은 256이다.rnn_drug_.. 의료 AI(딥러닝) 공부 일기 2024. 10. 23.

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  CH 04-4. Drug target interaction(DTI) prediction using Sequence model - model definition using 1DCNN & GRU CH 04-3에서는 DTI prediction을 위한 data processing 과정을 수행하였다. 이제 본격적으로 모델을 훈련하기에 앞서 사용할 모델을 정의하는 과정을 서술한다.Model definitionDataLoader 만들기PyTorch에서 사용되는 Dataset과 DataLoader 클래스를 활용하여 데이터를 모델에 전달할 수 있는 형식으로 변환하고, 배치 단위로 데이터를 처리할 수 있도록 구성할 것이다.Custom Dataset 만들기(data_process_loader)enc_drug와 enc_protein은 각각 데이터 전처리 과정에서 선언했던 One-hot 인코더이다. np.array(x).reshape(-1,1)을 통해 입력을 2차원 배열로 변환한 후, transform으로 One-.. 의료 AI(딥러닝) 공부 일기 2024. 9. 20.

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  CH 04-3. Drug target interaction(DTI) prediction using Sequence model - Data processing DTI?화학 물질(Drug)과 그 물질의 표적이 되는 단백질(Drug target) 사이의 상호작용(DTI) score를 예측함을 목표로 하고 실습을 진행해 보자.데이터 형식주어질 데이터의 형태는 다음과 같다.단백질 ← peptide sequenceDrug ← SMILES 방식 sequence기대 효과임상 전에 약물이 특정 단백질과 상호작용하는 수치를 미리 예측할 수 있고 연구 개발 단계에서 소요되는 시간을 획기적으로 줄일 수 있을 것이다. 이렇게 가상환경에서의 실험 방법을 In-Silico라고 하며 앞으로 주목받을 차세대 연구 개발 항목임에 틀림없다.데이터 준비https://www.nature.com/articles/nbt.1990위 논문 "Comprehensive analysis of kinase i.. 의료 AI(딥러닝) 공부 일기 2024. 9. 7.