Joignez-vous \u00e0 nous le jeudi 14 avril \u00e0 16h30 pour \u00e9couter Dr Emmanuel Noutahi – Bio-informaticien, ML scientifique et gestionnaire de la plateforme chez Valence Discovery<\/p>\n
Titre : Sac de fonctionnalit\u00e9s : une perspective multi-instance sur la mod\u00e9lisation QSAR et la biologie computationnelle<\/p>\n
R\u00e9sum\u00e9 :
\nLes approches QSAR modernes tirent r\u00e9guli\u00e8rement parti des avanc\u00e9es r\u00e9centes de l’apprentissage automatique pour am\u00e9liorer les mod\u00e8les de pr\u00e9diction des propri\u00e9t\u00e9s mol\u00e9culaires utilis\u00e9s pour pr\u00e9dire la bioactivit\u00e9 par calcul avant les tests exp\u00e9rimentaux.<\/p>\n
Cependant, malgr\u00e9 les am\u00e9liorations de la m\u00e9thodologie, un goulot d’\u00e9tranglement majeur des m\u00e9thodes r\u00e9centes reste le pouvoir de repr\u00e9sentation du featurizer de la mol\u00e9cule, qui manque souvent de fid\u00e9lit\u00e9 \u00e0 la v\u00e9ritable structure mol\u00e9culaire et\/ou de pertinence par rapport \u00e0 la t\u00e2che pr\u00e9dictive d’int\u00e9r\u00eat. Pour rem\u00e9dier \u00e0 ces lacunes, tout en att\u00e9nuant l’impact du choix de repr\u00e9sentation sur les performances pr\u00e9dictives, nous proposons de formuler la t\u00e2che de pr\u00e9diction des propri\u00e9t\u00e9s biologiques des mol\u00e9cules comme un probl\u00e8me d’apprentissage multi-instance dans lequel une seule \u00e9tiquette est attribu\u00e9e \u00e0 un sac de descripteurs tous d\u00e9riv\u00e9s. \u00e0 partir de la m\u00eame structure 2D. L’approche propos\u00e9e repose sur l’hypoth\u00e8se que le QSAR est mieux captur\u00e9 \u00e0 travers plusieurs perspectives de repr\u00e9sentation mol\u00e9culaire au lieu d’une seule perspective.<\/p>\n
Dans cette pr\u00e9sentation, nous discuterons de diverses architectures du cadre d’apprentissage multi-instance propos\u00e9, y compris un agr\u00e9gateur bas\u00e9 sur l’attention qui aide \u00e0 donner un aper\u00e7u de la contribution de chaque repr\u00e9sentation (instance) dans le sac vers les propri\u00e9t\u00e9s mesur\u00e9es, puis discuter de l’application potentielle \u00e0 t\u00e2ches pr\u00e9dictives en biologie computationnelle.<\/p>\n
Domaine de recherche: https:\/\/scholar.google.ca\/citations?user=JcuwpbQAAAAJ&hl=fr<\/a><\/p>\n