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FP-GNN: a versatile deep learning architecture for enhanced molecular property prediction

广告 深度学习 计算机科学 人工智能 机器学习 分子描述符 图形 数量结构-活动关系 生物信息学 理论计算机科学 生物 药代动力学
作者
Hanxuan Cai,Huimin Zhang,Duancheng Zhao,Jingxing Wu,Ling Wang
出处
期刊:Briefings in Bioinformatics [Oxford University Press]
卷期号:23 (6) 被引量:18
标识
DOI:10.1093/bib/bbac408
摘要

Abstract Accurate prediction of molecular properties, such as physicochemical and bioactive properties, as well as ADME/T (absorption, distribution, metabolism, excretion and toxicity) properties, remains a fundamental challenge for molecular design, especially for drug design and discovery. In this study, we advanced a novel deep learning architecture, termed FP-GNN (fingerprints and graph neural networks), which combined and simultaneously learned information from molecular graphs and fingerprints for molecular property prediction. To evaluate the FP-GNN model, we conducted experiments on 13 public datasets, an unbiased LIT-PCBA dataset and 14 phenotypic screening datasets for breast cell lines. Extensive evaluation results showed that compared to advanced deep learning and conventional machine learning algorithms, the FP-GNN algorithm achieved state-of-the-art performance on these datasets. In addition, we analyzed the influence of different molecular fingerprints, and the effects of molecular graphs and molecular fingerprints on the performance of the FP-GNN model. Analysis of the anti-noise ability and interpretation ability also indicated that FP-GNN was competitive in real-world situations. Collectively, FP-GNN algorithm can assist chemists, biologists and pharmacists in predicting and discovering better molecules with desired functions or properties.
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