A multi-task learning approach for prediction of missing bioactivity values of compounds for the SLC transporter superfamily

Tarik Cerimagic; Sergey Sosnin; Gerhard F. Ecker

doi:10.1039/d5dd00536a

학술저널 cc-by Full-text

저자정보: Tarik Cerimagic Sergey Sosnin Gerhard F. Ecker

출처: Royal Society of Chemistry (RSC) Digital Discovery 5(2)

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A multi-task deep neural network uses compound descriptors to predict missing bioactivity values for multiple targets. The model learns shared representations to complete the sparse pChEMBL (pC) matrix across the SLC transporter superfamily.

#Artificial neural network #Transporter #Deep learning #SUPERFAMILY #Set (abstract data type) #Missing data

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