Hierarchical Clustering Split for Low-Bias Evaluation of Drug-Target Interaction Prediction

概化理论 计算机科学 聚类分析 机器学习 人工智能 随机森林 数据挖掘 深度学习 统计 数学
作者
Peizhen Bai,Filip Miljković,Yan Ge,Nigel Greene,Bino John,Haiping Lu
标识
DOI:10.1109/bibm52615.2021.9669515
摘要

Drug-target interaction (DTI) prediction is important in drug discovery and chemogenomics studies. Machine learning, particularly deep learning, has advanced this area significantly over the past few years. However, a significant gap between the performance reported in academic papers and that in practical drug discovery settings, e.g. the random-split-based evaluation strategy tends to be too optimistic in estimating the prediction performance in real-world settings. Such performance gap is largely due to hidden data bias in experimental datasets and inappropriate data split. In this paper, we construct a low-bias DTI dataset and study more challenging data split strategies to improve performance evaluation for real-world settings. Specifically, we study the data bias in a popular DTI dataset, BindingDB, and re-evaluate the prediction performance of three state-of-the-art deep learning models using five different data split strategies: random split, cold drug split, scaffold split, and two hierarchical-clustering-based splits. In addition, we comprehensively examine six performance metrics. Our experimental results confirm the overoptimism of the popular random split and show that hierarchical-clustering-based splits are far more challenging and can provide potentially more useful assessment of model generalizability in real-world DTI prediction settings.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
Gigi完成签到,获得积分10
1秒前
ssssssssci完成签到,获得积分10
1秒前
Owen应助大气灵枫采纳,获得10
2秒前
独特乘风完成签到,获得积分10
5秒前
含糊的代丝完成签到 ,获得积分10
8秒前
朴素的紫安完成签到 ,获得积分10
9秒前
yyj完成签到,获得积分10
10秒前
11秒前
11秒前
量子星尘发布了新的文献求助10
11秒前
君临完成签到,获得积分10
11秒前
林早上完成签到,获得积分20
11秒前
xiu完成签到 ,获得积分10
12秒前
栗爷完成签到,获得积分0
12秒前
深年完成签到,获得积分10
13秒前
求知若渴完成签到,获得积分0
13秒前
所所应助科研通管家采纳,获得10
13秒前
情怀应助科研通管家采纳,获得10
13秒前
华仔应助科研通管家采纳,获得30
13秒前
李爱国应助科研通管家采纳,获得10
14秒前
Orange应助科研通管家采纳,获得10
14秒前
我是老大应助科研通管家采纳,获得10
14秒前
华仔应助科研通管家采纳,获得10
14秒前
SciGPT应助科研通管家采纳,获得10
14秒前
14秒前
一团小煤球完成签到,获得积分10
14秒前
14秒前
NexusExplorer应助科研通管家采纳,获得10
14秒前
14秒前
14秒前
卡乐瑞咩吹可完成签到,获得积分10
14秒前
田様应助科研通管家采纳,获得10
14秒前
苦咖啡行僧完成签到 ,获得积分10
14秒前
鹤鸣完成签到,获得积分10
15秒前
守望阳光1完成签到,获得积分10
15秒前
正直天空发布了新的文献求助10
15秒前
17秒前
YU发布了新的文献求助10
17秒前
大方元风完成签到 ,获得积分10
17秒前
隐形曼青应助自觉寒梦采纳,获得10
18秒前
高分求助中
【提示信息,请勿应助】关于scihub 10000
Les Mantodea de Guyane: Insecta, Polyneoptera [The Mantids of French Guiana] 3000
徐淮辽南地区新元古代叠层石及生物地层 3000
The Mother of All Tableaux: Order, Equivalence, and Geometry in the Large-scale Structure of Optimality Theory 3000
Global Eyelash Assessment scale (GEA) 1000
Picture Books with Same-sex Parented Families: Unintentional Censorship 550
Research on Disturbance Rejection Control Algorithm for Aerial Operation Robots 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 4038388
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3576106
关于积分的说明 11374447
捐赠科研通 3305798
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1819322
邀请新用户注册赠送积分活动 892672
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 815029