MTML

莫扎特，一种基于QSAR多目标网络的工具，可预测多种药物 - 酶相互作用

摘要：开发能够预测药物与酶之间相互作用的模型是计算生物学的主要目标，因为这些模型可用于预测新的活性药物以及未经测试靶标的已知药物之间的相互作用。随着大型药物 - 酶对数据集的汇编（62,524），我们发现了一个独特的机会，试图构建一种新型的多目标机器学习（MTML）定量结构活性关系（QSAR）模型，以探测不同药物和酶靶标之间的相互作用。为此，本文基于使用拓扑药物的特征以及人工神经网络（ANN）多层感知器（MLP）提出了MTML-QSAR模型。发现最佳模型的验证是通过内部交叉验证统计和其他相关诊断统计参数进行的。发现该模型的总体准确性高于96％。最后，为了最大程度地扩散该模型，已经开发了一种公共且可访问的工具，以允许用户执行自己的预测。开发的基于Web的工具是可以访问的，可以作为免费的开源软件下载。