• Türkçe
    • English
  • Türkçe 
    • Türkçe
    • English
  • Giriş
teknoversite
Öğe Göster 
  •   DSpace Ana Sayfası
  • Fakülteler
  • Mühendislik ve Doğa Bilimleri Fakültesi
  • Elektrik-Elektronik Mühendisliği
  • Makale Koleksiyonu
  • Öğe Göster
  •   DSpace Ana Sayfası
  • Fakülteler
  • Mühendislik ve Doğa Bilimleri Fakültesi
  • Elektrik-Elektronik Mühendisliği
  • Makale Koleksiyonu
  • Öğe Göster
JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.

MDeePred: novel multi-channel protein featurization for deep learning-based binding affinity prediction in drug discovery

Tarih

2021

Yazar

Rifaioğlu, Ahmet Süreyya
Atalay, R. Çetin
Kahraman, Deniz Cansen
Doğan, Tunca
Martín, María Jesús
Atalay, Volkan

Üst veri

Tüm öğe kaydını göster

Künye

Rifaioglu, A. S., Cetin Atalay, R., Cansen Kahraman, D., Doğan, T., Martin, M., & Atalay, V. (2020). MDeePred: Novel Multi-Channel protein featurization for deep learning based binding affinity prediction in drug discovery. Bioinformatics Bioinformatics, 37 (5), pp. 693-704. https://doi.org/10.1093/bioinformatics/btaa858

Özet

Motivation: Identification of interactions between bioactive small molecules and target proteins is crucial for novel drug discovery, drug repurposing and uncovering off-target effects. Due to the tremendous size of the chemical space, experimental bioactivity screening efforts require the aid of computational approaches. Although deep learning models have been successful in predicting bioactive compounds, effective and comprehensive featurization of proteins, to be given as input to deep neural networks, remains a challenge. Results: Here, we present a novel protein featurization approach to be used in deep learning-based compound-target protein binding affinity prediction. In the proposed method, multiple types of protein features such as sequence, structural, evolutionary and physicochemical properties are incorporated within multiple 2D vectors, which is then fed to state-of-the-art pairwise input hybrid deep neural networks to predict the real-valued compound-target protein interactions. The method adopts the proteochemometric approach, where both the compound and target protein features are used at the input level to model their interaction. The whole system is called MDeePred and it is a new method to be used for the purposes of computational drug discovery and repositioning. We evaluated MDeePred on well-known benchmark datasets and compared its performance with the state-of-the-art methods. We also performed in vitro comparative analysis of MDeePred predictions with selected kinase inhibitors' action on cancer cells. MDeePred is a scalable method with sufficiently high predictive performance. The featurization approach proposed here can also be utilized for other protein-related predictive tasks.

Kaynak

Bioinformatics

Cilt

37

Sayı

5

Bağlantı

https://doi.org/10.1093/bioinformatics/btaa858
https://hdl.handle.net/20.500.12508/1751

Koleksiyonlar

  • Araştırma Çıktıları | Scopus İndeksli Yayınlar Koleksiyonu [1417]
  • Araştırma Çıktıları | Web of Science İndeksli Yayınlar Koleksiyonu [1454]
  • Makale Koleksiyonu [272]
  • PubMed İndeksli Yayınlar Koleksiyonu [140]



DSpace software copyright © 2002-2015  DuraSpace
İletişim | Geri Bildirim
Theme by 
@mire NV
 

 




| Yönerge | Rehber | İletişim |

DSpace@İSTE

by OpenAIRE
Gelişmiş Arama

sherpa/romeo
Dergi Adı / ISSN Yayıncı

Exact phrase only All keywords Any

Başlık İle Başlar İçerir ISSN


Göz at

Tüm DSpaceBölümler & KoleksiyonlarTarihe GöreYazara GöreBaşlığa GöreKonuya GöreTüre GöreBölüme GöreYayıncıya GöreKategoriye GöreDile GöreErişim ŞekliİSTE Yazarına Göreİndekslendiği Kaynaklara GöreBu KoleksiyonTarihe GöreYazara GöreBaşlığa GöreKonuya GöreTüre GöreBölüme GöreYayıncıya GöreKategoriye GöreDile GöreErişim ŞekliİSTE Yazarına Göreİndekslendiği Kaynaklara Göre

Hesabım

GirişKayıt

İstatistikler

Google Analitik İstatistiklerini Görüntüle

DSpace software copyright © 2002-2015  DuraSpace
İletişim | Geri Bildirim
Theme by 
@mire NV
 

 


|| Rehber|| Yönerge || Kütüphane || İskenderun Teknik Üniversitesi || OAI-PMH ||

İskenderun Teknik Üniversitesi, İskenderun, Türkiye
İçerikte herhangi bir hata görürseniz, lütfen bildiriniz:

Creative Commons License
İskenderun Teknik Üniversitesi Institutional Repository is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivs 4.0 Unported License..

DSpace@İSTE:


DSpace 6.2

tarafından İdeal DSpace hizmetleri çerçevesinde özelleştirilerek kurulmuştur.