Tapez votre recherche ici
  • Équipes
  • Membres
  • Projets
  • Événements
  • Appels
  • Emplois
  • publications
  • Logiciel
  • Outils
  • Réseau
  • Équipement

Un petit guide pour l'utilisation de la recherche avancée :

  • Tip 1. Utilisez "" afin de chercher une expression exacte.
    Exemple : "division cellulaire"
  • Tip 2. Utilisez + afin de rendre obligatoire la présence d'un mot.
    Exemple : +cellule +stem
  • Tip 3. Utilisez + et - afin de forcer une inclusion ou exclusion d'un mot.
    Exemple : +cellule -stem
e.g. searching for members in projects tagged cancer
Search for
Compteur
IN
OUT
Contenu 1
  • member
  • team
  • department
  • center
  • program_project
  • nrc
  • whocc
  • project
  • software
  • tool
  • patent
  • Personnel Administratif
  • Chargé(e) de Recherche Expert
  • Directeur(trice) de Recherche
  • Assistant(e) de Recherche Clinique
  • Professeur(e)
  • Etudiant(e) M2
  • Aide technique
  • Chercheur(euse) Contractuel(le)
  • Chercheur(euse) Permanent(e)
  • Pharmacien(ne)
  • Etudiant(e) en thèse
  • Médecin
  • Post-doctorant(e)
  • Chef(fe) de Projet
  • Chargé(e) de Recherche
  • Ingénieur(e) de Recherche
  • Chercheur(euse) Retraité(e)
  • Technicien(ne)
  • Etudiant(e)
  • Vétérinaire
  • Visiteur(euse) Scientifique
  • Directeur(trice) Adjoint(e) de Centre
  • Directeur(trice) Adjoint(e) de Départment
  • Directeur(trice) Adjoint(e) de Centre National de Référence
  • Directeur(trice) Adjoint(e) de Plateforme
  • Directeur(trice) de Centre
  • Directeur(trice) de Départment
  • Directeur(trice) d'Institut
  • Directeur(trice) de Centre National de Référence
  • Chef(fe) de Groupe
  • Responsable de Plateforme
  • Responsable opérationnel et administratif
  • Responsable de Structure
  • Président(e) d'honneur de Département
  • Coordinateur(trice) du Labex
Contenu 2
  • member
  • team
  • department
  • center
  • program_project
  • nrc
  • whocc
  • project
  • software
  • tool
  • patent
  • Personnel Administratif
  • Chargé(e) de Recherche Expert
  • Directeur(trice) de Recherche
  • Assistant(e) de Recherche Clinique
  • Professeur(e)
  • Etudiant(e) M2
  • Aide technique
  • Chercheur(euse) Contractuel(le)
  • Chercheur(euse) Permanent(e)
  • Pharmacien(ne)
  • Etudiant(e) en thèse
  • Médecin
  • Post-doctorant(e)
  • Chef(fe) de Projet
  • Chargé(e) de Recherche
  • Ingénieur(e) de Recherche
  • Chercheur(euse) Retraité(e)
  • Technicien(ne)
  • Etudiant(e)
  • Vétérinaire
  • Visiteur(euse) Scientifique
  • Directeur(trice) Adjoint(e) de Centre
  • Directeur(trice) Adjoint(e) de Départment
  • Directeur(trice) Adjoint(e) de Centre National de Référence
  • Directeur(trice) Adjoint(e) de Plateforme
  • Directeur(trice) de Centre
  • Directeur(trice) de Départment
  • Directeur(trice) d'Institut
  • Directeur(trice) de Centre National de Référence
  • Chef(fe) de Groupe
  • Responsable de Plateforme
  • Responsable opérationnel et administratif
  • Responsable de Structure
  • Président(e) d'honneur de Département
  • Coordinateur(trice) du Labex
Recherche
Revenir
Haut de page
Partagez
© Recherche
Publication : Journal of cheminformatics

Proteochemometric modeling in a Bayesian framework

Domaines Scientifiques
Maladies
Organismes
Applications
Technique

Publié sur Journal of cheminformatics - 28 Jun 2014

Cortes-Ciriano I, van Westen GJ, Lenselink EB, Murrell DS, Bender A, Malliavin T

Lien vers Pubmed [PMID] – 25045403

J Cheminform 2014;6:35

Proteochemometrics (PCM) is an approach for bioactivity predictive modeling which models the relationship between protein and chemical information. Gaussian Processes (GP), based on Bayesian inference, provide the most objective estimation of the uncertainty of the predictions, thus permitting the evaluation of the applicability domain (AD) of the model. Furthermore, the experimental error on bioactivity measurements can be used as input for this probabilistic model. In this study, we apply GP implemented with a panel of kernels on three various (and multispecies) PCM datasets. The first dataset consisted of information from 8 human and rat adenosine receptors with 10,999 small molecule ligands and their binding affinity. The second consisted of the catalytic activity of four dengue virus NS3 proteases on 56 small peptides. Finally, we have gathered bioactivity information of small molecule ligands on 91 aminergic GPCRs from 9 different species, leading to a dataset of 24,593 datapoints with a matrix completeness of only 2.43%. GP models trained on these datasets are statistically sound, at the same level of statistical significance as Support Vector Machines (SVM), with [Formula: see text] values on the external dataset ranging from 0.68 to 0.92, and RMSEP values close to the experimental error. Furthermore, the best GP models obtained with the normalized polynomial and radial kernels provide intervals of confidence for the predictions in agreement with the cumulative Gaussian distribution. GP models were also interpreted on the basis of individual targets and of ligand descriptors. In the dengue dataset, the model interpretation in terms of the amino-acid positions in the tetra-peptide ligands gave biologically meaningful results.

https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/25045403