1. 프로젝트 소개

신약 개발을 위한 binding affinity prediction

본 과제에선 연구는 두 개의 CNN(Convolution Neural Network)을 지닌 DeepDTA 모델을 구현하고 단백질 서열과 리간드 SMILES를 학습시켜 약물-표적 결합 친화도를 예측하는 것을 목표로 한다.

2. 팀 소개

• 임연후 [email protected]

  • 학습 데이터셋 탐색
  • Pytorch를 이용한 CNN 블록 구현
  • FC layer모델 구현

• 박한얼 [email protected]

  • 개발 환경 구축
  • 데이터 전처리
  • Hyperparameter 최적화

• 김선아 [email protected]

  • 학습 데이터셋 탐색
  • input dataset 훈련모델(Trainer) 구현
  • 모델 성능 측정

3. 구성도

DeepDTA 구조

사용 데이터 셋

하이퍼파라이터 그리드

모델과 Trainer

출력 로그

4. 소개 및 시연 영상

-소개 영상 : https://youtube.com/watch?v=raNwONzdBWE&si=bydRqVApjQgaakod

5. 사용법

프로그램 최소 요구 사항
python 3.7.9
pandas 1.3.5
numpy 1.21.6
tqdm 4.66.1
scikit-learn 1.0.2

실행
run_experiment.py 파일 실행