İkili parçacık sürü optimizasyonu ve destek vektör makinelerinin hibrit kullanımı ile ilaç keşfi için özellik seçimi

Authors : Nilay SUBAŞ, Ayça ÇAKMAK PEHLİVANLI

Pages : 169-178

Doi:10.17714/gumusfenbil.776329

View : 10 | Download : 7

Publication Date : 2021-01-15

Article Type : Research Paper

Abstract :Hastalıkların tedavisini ve önlenmesini sağlayan yeni bir ilacın keşif süreci oldukça maliyetli, karmaşık ve zaman alan bir süreç olduğu için ilaç endüstrisinde kritik bir konudur. Bu çalışma, ilaç keşif sürecinde klinik öncesi aşamayı in silico olarak da anılan hesaplamalı yöntemler ile kısaltmayı hedeflemektedir. Çalışma kapsamında potansiyel ilaç moleküllerini belirlemekte etkin ve ilgili olan özelliklerin seçimi için destek vektör makineleri ile iki sezgisel algoritma -sürekli ve ikili parçacık sürü optimizasyonu- hibritlenmiştir. İlaç molekülleri ve ilgili 161 özellikten oluşan ayrık iki veri seti eğitim ve sınama setleri olarak kullanılmış, uygun parametreler seçilerek farklı parçacık sayıları ile hem sürekli hem de ikili olarak karşılaştırmalı özellik seçimleri gerçekleştirilmiştir. İkili parçacık sürü optimizasyonunda 30 parçacık sayısıyla 49 özellik seçilmiş ve %92.54 doğruluk oranı elde edilmiştir. Diğer taraftan, doğruluk oranı sürekli parçacık sürü optimizasyonunda 50 parçacık ve 82 özellik sayısıyla %94.03 olarak bulunmuştur.
Keywords : Destek vektör motorları, İlaç keşfi, İstatistiksel öğrenme, Özellik seçimi, Sürekli ikili parçacık sürü optimizasyonu