Motivering: Humant immunbristvirus (HIV) och cancer kräver personliga behandlingar på grund av sin inneboende heterogena natur. För båda sjukdomarna har storskaliga farmakogenomiska skärmar av molekylärt karakteriserade prover genererats med förhoppningen att identifiera genetiska prediktorer av läkemedelskänslighet. Således, beräkningsalgoritmer som kan härleda robusta prediktorer av läkemedelssvar från genomisk information är av stor praktisk betydelse. De flesta av de befintliga beräkningsstudier som anser läkemedelskänslighet förutsägelse mot en panel av droger formulerar ett separat inlärningsproblem för varje drog, som inte kan använda sig av allmänningar mellan undergrupper av droger. Resultat: I denna studie föreslår vi att lösa problemet med läkemedelskänslighetsförutsägelse mot en panel av läkemedel i en multitask inlärningsram genom att formulera en ny Bayesiansk algoritm som kombinerar kärnbaserad icke-linjär dimensionsreduktion och binär klassificering (eller regression). Den viktigaste nyheten med vår metod är den gemensamma Bayesian formulering av projicering datapunkter i en delad subrymd och lärande prediktiva modeller för alla läkemedel i denna subrymd, vilket hjälper oss att eliminera off-måleffekter och drogspecifika experimentella buller. En annan nyhet med vår metod är förmågan att hantera saknade fenotypvärden på grund av experimentella förhållanden och skäl för kvalitetskontroll. Vi demonstrerar prestandan av vår algoritm genom korsvalidering experiment på två riktmärken läkemedel känslighet dataset av HIV och cancer. Vår metod får statistiskt signifikant bättre prediktiv prestanda på de flesta av läkemedlen jämfört med baslinje en-task algoritmer som lär sig drogspecifika modeller. Dessa resultat visar att förutsäga läkemedelskänslighet mot en panel av läkemedel samtidigt inom en multitask lärande ram förbättrar övergripande prediktiva prestanda över singel-task lärande metoder. Tillgänglighet och genomförande: Våra Matlab implementationer för binär klassificering och regression finns tillgängliga på https://github. (i miljoner ecu) (i miljoner ecu/i miljoner ecu/i miljoner ecu/i miljoner ecu/i miljoner ecu/i miljoner ecu/i miljoner ecu/i miljoner ecu/i miljoner ecu/i miljoner ecu/i miljoner ecu/i miljoner ecu/i miljoner ecu/i miljoner ecu/i miljoner ecu/i miljoner ecu/i miljoner ecu/i miljoner ecu/i miljoner ecu/i miljoner ecu/i miljoner ecu/i miljoner ecu/i miljoner ecu/i miljoner ecu/i miljoner ecu)
Genom att använda coreized bayesian multitask learning REF off-target-effekter och experimentellt buller elimineras och brister i kassering av saknade värden kompenseras.
Drug susceptibility prediction against a panel of drugs using kernelized Bayesian multitask learning
{'venue': 'Bioinformatics', 'journal': 'Bioinformatics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}