EmbedDTI: Enhancing the Molecular Representations via Sequence Embedding and Graph Convolutional Network for the Prediction of Drug-Target Interaction

计算机科学 嵌入 杠杆(统计) 卷积神经网络 图形 特征学习 代表(政治) 人工智能 机器学习 图嵌入 水准点(测量) 理论计算机科学 政治 地理 法学 大地测量学 政治学
作者
Jin Yuan,Jiarui Lu,Runhan Shi,Yang Yang
出处
期刊:Biomolecules [Multidisciplinary Digital Publishing Institute]
卷期号:11 (12): 1783-1783 被引量:17
标识
DOI:10.3390/biom11121783
摘要

The identification of drug-target interaction (DTI) plays a key role in drug discovery and development. Benefitting from large-scale drug databases and verified DTI relationships, a lot of machine-learning methods have been developed to predict DTIs. However, due to the difficulty in extracting useful information from molecules, the performance of these methods is limited by the representation of drugs and target proteins. This study proposes a new model called EmbedDTI to enhance the representation of both drugs and target proteins, and improve the performance of DTI prediction. For protein sequences, we leverage language modeling for pretraining the feature embeddings of amino acids and feed them to a convolutional neural network model for further representation learning. For drugs, we build two levels of graphs to represent compound structural information, namely the atom graph and substructure graph, and adopt graph convolutional network with an attention module to learn the embedding vectors for the graphs. We compare EmbedDTI with the existing DTI predictors on two benchmark datasets. The experimental results show that EmbedDTI outperforms the state-of-the-art models, and the attention module can identify the components crucial for DTIs in compounds.
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