Model Prediksi Interaksi Senyawa dan Protein untuk Drug Repositioning menggunakan Deep Semi-Supervised Learning
Drug repositioning adalah penggunaan senyawa obat yang sudah lolos uji sebelumnya untuk mengatasi penyakit baru selain penyakit awal obat tersebut ditujukan. Drug repositioning dapat dilakukan dengan memprediksi interaksi senyawa obat dengan protein penyakit yang bereaksi positif. Salah satu tantang...
| Main Authors: | , , |
|---|---|
| Format: | Article |
| Language: | Indonesian |
| Published: |
University of Brawijaya
2020-08-01
|
| Series: | Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer |
| Online Access: | http://jtiik.ub.ac.id/index.php/jtiik/article/view/2236 |
| _version_ | 1828750874958102528 |
|---|---|
| author | Larasati Larasati Wisnu Ananta Kusuma Annisa Annisa |
| author_facet | Larasati Larasati Wisnu Ananta Kusuma Annisa Annisa |
| author_sort | Larasati Larasati |
| collection | DOAJ |
| description | Drug repositioning adalah penggunaan senyawa obat yang sudah lolos uji sebelumnya untuk mengatasi penyakit baru selain penyakit awal obat tersebut ditujukan. Drug repositioning dapat dilakukan dengan memprediksi interaksi senyawa obat dengan protein penyakit yang bereaksi positif. Salah satu tantangan dalam prediksi interaksi senyawa dan protein adalah masalah ketidakseimbangan data. Deep semi-supervised learning dapat menjadi alternatif untuk menangani model prediksi dengan data yang tidak seimbang. Proses pre-training berbasis unsupervised learning pada deep semi-supervised learning dapat merepresentasikan input dari unlabeled data (data mayoritas) dengan baik dan mengoptimasi inisialisasi bobot pada classifier. Penelitian ini mengimplementasikan Deep Belief Network (DBN) sebagai pre-training dan Deep Neural Network (DNN) sebagai classifier. Data yang digunakan pada penelitian ini adalah dataset ion channel, GPCR, dan nuclear receptor yang bersumber dari pangkalan data KEGG BRITE, BRENDA, SuperTarget, dan DrugBank. Hasil penelitian ini menunjukkan pada dataset tersebut, pre-training berupa ekstraksi fitur memberikan efek optimasi dilihat dari peningkatan performa model DNN pada akurasi (3-4.5%), AUC (4.5%), precision (5.9-6%), dan F-measure (3.8%).
Abstract
Drug repositioning is the reuse of an existing drug to treat a new disease other than its original medical indication. Drug repositioning can be done by predicting the interaction of drug compounds with disease proteins that react positively. One of the challenges in predicting the interaction of compounds and proteins is imbalanced data. Deep semi-supervised learning can be an alternative to handle prediction models with imbalanced data. The unsupervised learning based pre-training process in deep semi-supervised learning can represent input from unlabeled data (majority data) properly and optimize initialization of weights on the classifier. This study implements the Deep Belief Network (DBN) as a pre-training with Deep Neural Network (DNN) as a classifier. The data used in this study are ion channel, GPCR, and nuclear receptor dataset sourced from KEGG BRITE, BRENDA, SuperTarget, and DrugBank databases. The results of this study indicate that pre-training as feature extraction had an optimization effect. This can be seen from DNN performance improvement in accuracy (3-4.5%), AUC (4.5%), precision (5.9-6%), and F-measure (3.8%). |
| first_indexed | 2024-12-10T20:44:53Z |
| format | Article |
| id | doaj.art-1ac9c73471d0474a9cfe337a3d67d5cc |
| institution | Directory Open Access Journal |
| issn | 2355-7699 2528-6579 |
| language | Indonesian |
| last_indexed | 2024-12-10T20:44:53Z |
| publishDate | 2020-08-01 |
| publisher | University of Brawijaya |
| record_format | Article |
| series | Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer |
| spelling | doaj.art-1ac9c73471d0474a9cfe337a3d67d5cc2022-12-22T01:34:16ZindUniversity of BrawijayaJurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer2355-76992528-65792020-08-017472773610.25126/jtiik.2020742236554Model Prediksi Interaksi Senyawa dan Protein untuk Drug Repositioning menggunakan Deep Semi-Supervised LearningLarasati Larasati0Wisnu Ananta Kusuma1Annisa Annisa2Institut Pertanian BogorDepartemen Ilmu Komputer, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Institut Pertanian Bogor Pusat Studi Biofarmaka Tropika, Institut Pertanian BogorDepartemen Ilmu Komputer, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Institut Pertanian BogorDrug repositioning adalah penggunaan senyawa obat yang sudah lolos uji sebelumnya untuk mengatasi penyakit baru selain penyakit awal obat tersebut ditujukan. Drug repositioning dapat dilakukan dengan memprediksi interaksi senyawa obat dengan protein penyakit yang bereaksi positif. Salah satu tantangan dalam prediksi interaksi senyawa dan protein adalah masalah ketidakseimbangan data. Deep semi-supervised learning dapat menjadi alternatif untuk menangani model prediksi dengan data yang tidak seimbang. Proses pre-training berbasis unsupervised learning pada deep semi-supervised learning dapat merepresentasikan input dari unlabeled data (data mayoritas) dengan baik dan mengoptimasi inisialisasi bobot pada classifier. Penelitian ini mengimplementasikan Deep Belief Network (DBN) sebagai pre-training dan Deep Neural Network (DNN) sebagai classifier. Data yang digunakan pada penelitian ini adalah dataset ion channel, GPCR, dan nuclear receptor yang bersumber dari pangkalan data KEGG BRITE, BRENDA, SuperTarget, dan DrugBank. Hasil penelitian ini menunjukkan pada dataset tersebut, pre-training berupa ekstraksi fitur memberikan efek optimasi dilihat dari peningkatan performa model DNN pada akurasi (3-4.5%), AUC (4.5%), precision (5.9-6%), dan F-measure (3.8%). Abstract Drug repositioning is the reuse of an existing drug to treat a new disease other than its original medical indication. Drug repositioning can be done by predicting the interaction of drug compounds with disease proteins that react positively. One of the challenges in predicting the interaction of compounds and proteins is imbalanced data. Deep semi-supervised learning can be an alternative to handle prediction models with imbalanced data. The unsupervised learning based pre-training process in deep semi-supervised learning can represent input from unlabeled data (majority data) properly and optimize initialization of weights on the classifier. This study implements the Deep Belief Network (DBN) as a pre-training with Deep Neural Network (DNN) as a classifier. The data used in this study are ion channel, GPCR, and nuclear receptor dataset sourced from KEGG BRITE, BRENDA, SuperTarget, and DrugBank databases. The results of this study indicate that pre-training as feature extraction had an optimization effect. This can be seen from DNN performance improvement in accuracy (3-4.5%), AUC (4.5%), precision (5.9-6%), and F-measure (3.8%).http://jtiik.ub.ac.id/index.php/jtiik/article/view/2236 |
| spellingShingle | Larasati Larasati Wisnu Ananta Kusuma Annisa Annisa Model Prediksi Interaksi Senyawa dan Protein untuk Drug Repositioning menggunakan Deep Semi-Supervised Learning Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer |
| title | Model Prediksi Interaksi Senyawa dan Protein untuk Drug Repositioning menggunakan Deep Semi-Supervised Learning |
| title_full | Model Prediksi Interaksi Senyawa dan Protein untuk Drug Repositioning menggunakan Deep Semi-Supervised Learning |
| title_fullStr | Model Prediksi Interaksi Senyawa dan Protein untuk Drug Repositioning menggunakan Deep Semi-Supervised Learning |
| title_full_unstemmed | Model Prediksi Interaksi Senyawa dan Protein untuk Drug Repositioning menggunakan Deep Semi-Supervised Learning |
| title_short | Model Prediksi Interaksi Senyawa dan Protein untuk Drug Repositioning menggunakan Deep Semi-Supervised Learning |
| title_sort | model prediksi interaksi senyawa dan protein untuk drug repositioning menggunakan deep semi supervised learning |
| url | http://jtiik.ub.ac.id/index.php/jtiik/article/view/2236 |
| work_keys_str_mv | AT larasatilarasati modelprediksiinteraksisenyawadanproteinuntukdrugrepositioningmenggunakandeepsemisupervisedlearning AT wisnuanantakusuma modelprediksiinteraksisenyawadanproteinuntukdrugrepositioningmenggunakandeepsemisupervisedlearning AT annisaannisa modelprediksiinteraksisenyawadanproteinuntukdrugrepositioningmenggunakandeepsemisupervisedlearning |