Bakgrund: Vid upptäckt och utveckling av läkemedel är det viktigt att avgöra vilka konformatorer (intanser) av en given molekyl som är ansvariga för dess observerade biologiska aktivitet och samtidigt att känna igen den mest representativa undergruppen av egenskaper (molekylära deskriptorer). På grund av experimentella svårigheter att erhålla bioaktiva konformers, beräkningsmetoder såsom maskininlärning tekniker är mycket nödvändigt. Multiple instance Learning (MIL) är en maskininlärningsmetod som kan hantera denna typ av problem. Inom ramen för MIL representeras varje instans som en funktionsvektor, som vanligtvis befinner sig i ett högdimensionellt funktionsutrymme. Den höga dimensionen kan ge viktig information för inlärningsuppgifter, men samtidigt kan den också omfatta ett stort antal irrelevanta eller överflödiga funktioner som kan påverka inlärningsresultatet negativt. Att minska uppgifternas dimensionalitet kommer därmed att underlätta klassificeringsuppgiften och förbättra modellens tolkningsbarhet. Resultat: I detta arbete föreslår vi en ny strategi, namngiven flera instans lärande via gemensam instans och funktionsval. Den iterativa gemensamma instans och funktionsval uppnås med hjälp av en instans-baserad funktionsmappning och 1-norm legaliserad optimering. Det föreslagna tillvägagångssättet testades på fyra datauppsättningar för biologisk aktivitet. De empiriska resultaten visar att de utvalda instanserna (prototypkonformatorer) och egenskaper (farmakofora fingeravtryck) har konkurrenskraftig diskrimineringsförmåga och att urvalsprocessens konvergens också är snabb.
REF utvecklar sin modell med funktionsval och lärande i flera instanser.
Drug activity prediction using multiple-instance learning via joint instance and feature selection
{'venue': 'BMC Bioinformatics', 'journal': 'BMC Bioinformatics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}