CPGL: Prediction of Compound-Protein Interaction by Integrating Graph Attention Network With Long Short-Term Memory Neural Network

概化理论 稳健性(进化) 人工智能 深度学习 计算机科学 机器学习 人工神经网络 图形 短时记忆 循环神经网络 理论计算机科学 生物 基因 数学 生物化学 统计
作者
Minghua Zhao,Min Yuan,Yaning Yang,Steven Xu
出处
期刊:IEEE/ACM Transactions on Computational Biology and Bioinformatics [Institute of Electrical and Electronics Engineers]
卷期号:20 (3): 1935-1942 被引量:6
标识
DOI:10.1109/tcbb.2022.3225296
摘要

Recent advancements of artificial intelligence based on deep learning algorithms have made it possible to computationally predict compound-protein interaction (CPI) without conducting laboratory experiments. In this manuscript, we integrated a graph attention network (GAT) for compounds and a long short-term memory neural network (LSTM) for proteins, used end-to-end representation learning for both compounds and proteins, and proposed a deep learning algorithm, CPGL (CPI with GAT and LSTM) to optimize the feature extraction from compounds and proteins and to improve the model robustness and generalizability. CPGL demonstrated an excellent predictive performance and outperforms recently reported deep learning models. Based on 3 public CPI datasets, C.elegans, Human and BindingDB, CPGL represented 1 - 5% improvement compared to existing deep-learning models. Our method also achieves excellent results on datasets with imbalanced positive and negative proportions constructed based on the C.elegans and Human datasets. More importantly, using 2 label reversal datasets, GPCR and Kinase, CPGL showed superior performance compared to other existing deep learning models. The AUC were substantially improved by 20% on the Kinase dataset, indicative of the robustness and generalizability of CPGL.
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