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详细简洁

排序：

Statistical Learning in Drug Discovery via clustering and Mixtures

Statistical Learning in Drug Discovery via Clustering and Mi...

引用

作者： Wang, Xu University of Waterloo

学位级别：master

In drug discovery, thousands of compounds are assayed to detect activity against abiological target. The goal of drug discovery is to identify compounds that are active against the target (e.g. inhibit a virus). Statistical learning in drug discovery seeks to build a model that uses descriptors characterizing molecular structure to predict biological activity. However, the characteristics of drug discovery data can make it difficult to model the relationship between molecular descriptors and biological activity. Among these characteristics are the rarity of active compounds, the largevolume of compounds tested by high-throughput screening, and the complexity ofmolecular structure and its relationship to *** thesis focuses on the design of statistical learning algorithms/models andtheir applications to drug discovery. The two main parts of the thesis are: analgorithm-based statistical method and a more formal model-based approach. Bothapproaches can facilitate and accelerate the process of developing new drugs. Aunifying theme is the use of unsupervised methods as components of supervisedlearning algorithms/*** the first part of the thesis, we explore a sequential screening approach, clusterstructure-activity relationship analysis (CSARA). Sequential screening integratesHigh Throughput Screening with mathematical modeling to sequentially select thebest compounds. CSARA is a cluster-based and algorithm driven method. Togain further insight into this method, we use three carefully designed experimentsto compare predictive accuracy with Recursive Partitioning, a popular structureactivityrelationship analysis method. The experiments show that CSARA outperformsRecursive Partitioning. Comparisons include problems with many descriptorsets and situations in which many descriptors are not important for *** the second part of the thesis, we propose and develop constrained mixturediscriminant analysis (CMDA), a model-based method. The main idea of CMDAis

关键词： Drug Discovery cluster structure-activity relationship analysis Constrained Mixture Discriminant analysis Expectation-Maximization Algorithm

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