title: Μελέτες ταξινόμησης φυσικών προϊόντων με εργαλεία Μηχανικής Μάθησης και Χημειοπληροφορικής
title: Classification of natural products employing Machine Learning algorithms and Chemoinformatics methods
titleType: AlternativeTitle
Creators: name: Παναγιωτόπουλος, Βασίλης
Publisher: name: Πανεπιστήμιο Δυτικής Αττικής
Year: 2021
Subjects: Χημειοπληροφορική
Κουρκουμίνη
Ρεσβερατρόλη
Ομοιότητα Tanimoto
Μηχανική μάθηση
Φυσικά προϊόντα
Μοριακά αποτυπώματα

description: Σκοπός Τα φυσικά προϊόντα είναι χημικές ενώσεις οι οποίες απαντώνται στην φύση. Τα τελευταία χρόνια η αξιοποίηση τους στον χώρο της φαρμακοβιομηχανίας έχει αυξηθεί ραγδαία. Επιπλέον, γίνονται ολοένα και περισσότερες προσπάθειες να συνδυαστούν αλγόριθμοι Μηχανικής Μάθησης και μέθοδοι Χημειοπληροφορικής, ώστε χρησιμοποιώντας είτε φυσικοχημικές, είτε βιολογικές ιδιότητες χημικών ενώσεων, να βοηθήσουν προς την κατεύθυνση καλύτερων προβλέψεων στην διαδικασία ανακάλυψης νέων φαρμάκων. Η παρούσα διπλωματική εργασία έχει ως στόχο να μελετήσει την ικανότητα αλγορίθμων ταξινόμησης Μηχανικής Μάθησης να διαχωρίσουν ενώσεις φυσικών προϊόντων σε δύο κατηγορίες. Για να επιτευχθεί αυτό αξιοποιούνται δεδομένα που προκύπτουν από μεθόδους Χημειοπληροφορικής. Μεθοδολογία Δύο φυσικά προϊόντα, η κουρκουμίνη και η ρεσβερατρόλη, επιλέχθηκαν ως ενώσεις αναφοράς. Υπολογίστηκαν τα μοριακά αποτυπώματά τους και μέσα από μία βάση δεδομένων φυσικών προϊόντων επιλέχθηκαν ενώσεις των οποίων η χημική δομή είναι παρόμοια με την χημική δομή των ενώσεων αναφοράς. Η αναζήτηση έγινε με βάση τον αλγόριθμο ομοιότητας Tanimoto. Από τις όμοιες ενώσεις που προέκυψαν δημιουργήθηκαν δύο σύνολα δεδομένων, ένα για την κουρκουμίνη και τις ενώσεις που ήταν δομικά παρόμοιες με αυτή και ένα για την ρεσβερατρόλη αντίστοιχα. Στην συνέχεια, για την κάθε ένωση υπολογίστηκαν 208 μοριακοί περιγραφείς. Μετά από κατάλληλη επεξεργασία τα τελικά σύνολα δεδομένων αποτελούνταν από 79 ενώσεις με 64 μοριακούς περιγραφείς για το σύνολο δεδομένων της κουρκουμίνης και 78 ενώσεις με 64 μοριακούς περιγραφείς για το σύνολο δεδομένων της ρεσβερατρόλης. Έπειτα, ακολούθησε η εκπαίδευση και η αξιολόγηση 10 αλγορίθμων ταξινόμησης Μηχανικής Μάθησης, η οποία χωρίστηκε σε δύο περιπτώσεις. Στην πρώτη περίπτωση χρησιμοποιήθηκαν όλοι οι 64 μοριακοί περιγραφείς για την εκπαίδευση και την αξιολόγηση όλων των ταξινομητών και ακολούθως αξιοποιήθηκαν συνδυασμοί αυτών ανά 63, 62, 61 και 60 περιγραφέων για τον ταξινομητή που σημείωσε την καλύτερη επίδοση. Στην δεύτερη περίπτωση έγινε επιλογή 26 βέλτιστων μοριακών περιγραφέων μέσα από έναν αλγόριθμο μείωσης χαρακτηριστικών. Αντίστοιχα με την προηγούμενη περίπτωση χρησιμοποιήθηκαν όλοι οι βέλτιστοι περιγραφείς για την εκπαίδευση και αξιολόγηση όλων των ταξινομητών και στην συνέχεια αξιοποιηθήκαν όλοι οι πιθανοί συνδυασμοί ανά 25, 24, 23, 22, 21, 20 και ανά 19 μοριακοί περιγραφείς για τον καλύτερο ταξινομητή. Αποτελέσματα Τα αποτελέσματα από την αναζήτηση ομοιότητας Tanimoto στην βάση δεδομένων έδειξαν ότι για τιμές Tanimoto μεγαλύτερες ή ίσες από 0,75 υπάρχουν 79 ενώσεις με χημική δομή παρόμοια με την δομή της κουρκουμίνης και 79 ενώσεις με χημική δομή παρόμοια με την δομή της ρεσβερατρόλης. Την καλύτερη επίδοση σημείωσε ο ταξινομητής Random Forest, τόσο για τον συνδυασμό των 64 μοριακών περιγραφέων όσο και για τον συνδυασμό των 26 βέλτιστων μοριακών περιγραφέων, ενώ ο ταξινομητής MLP σημείωσε τις χειρότερες επιδόσεις και στις δύο περιπτώσεις. Συμπεράσματα Η αξιοποίηση όσο το δυνατόν περισσότερων μοριακών περιγραφέων παρέχει καλύτερα αποτελέσματα αξιοποιώντας περισσότερη χρήσιμη φυσικοχημική πληροφορία. Κρίνεται απαραίτητη η μείωση των χαρακτηριστικών, εν προκειμένω των μοριακών περιγραφέων και η επιλογή βέλτιστων μοριακών περιγραφέων, καθώς με αυτόν τον τρόπο οι ταξινομητές πετυχαίνουν υψηλότερα ποσοστά ακρίβειας και μειώνεται το ενδεχόμενο υπερπροσαρμογής. Χρειάζεται να γίνουν περισσότερες μελέτες με μεγαλύτερο αριθμό δεδομένων ώστε να εξαχθούν πιο αποτελεσματικά συμπεράσματα.