jaechanglim / gnn_dti Goto Github PK

I still don't know how to create data folder after reading the previous questions,and i want to know how the files in the folder are generated and what the format is.
could you answer my question?
Many thanks!!!

Hi,
Thanks for your solid work!

I noticed that this model can predict whether the input protein-ligand is active or not, which belongs to a binary classification task. However, I wonder GNN-DTI can be used for regression tasks? Can this model predict the binding affinity values well?

Thanks

how to prepare dataset (how to use Smina to deal with DUD-E dataset ) ?
could you show me an example？
many thanks!

안녕하세요.
Deep learning 과 cheminformatics 에 대해 공부하고 있는 학생입니다.
좋은 논문 내주셔서 감사합니다. 잘 읽었습니다.

한편, 궁금한 점이 생겨 질문드립니다.
코드와 논문을 통해 보았을 때, 모델에서는 Fully Connected layer에 들어가기 전에,
filter-wise(feature-wise)로 summation하여 그 값을 기반으로 FC layer를 거쳐 classification하는 것으로 보입니다.
(제가 틀렸다면 죄송합니다. 알려주시면 감사하겠습니다.)

한편, node-wise(atom-wise)하게 summation하여 FC층을 거치는 부분도 고려하셨을 수 있었을 것 같은데,
hidden feature를 기준으로 flatten한 이유가 있으신지 궁금합니다.
(물론 node-wise하게 summation하였을 경우에, pocket과 ligand의 atom의 수가 pair마다 달라
flatten size가 계속 달라지는 issue가 있을 것 같기는 합니다만,, )

혹은 두 부분 모두 실험적인 부분을 통해 이와 같은 모델을 사용하신 것인가요?
저자님의 견해가 궁금해 질문 남겼습니다..!
감사합니다!

안녕하십니까.

신약개발과 관련해서 열심히 공부중인 사람입니다.

작성하신 논문과 코드를 아주 흥미롭게 잘 읽었습니다. 정말 참신한 아이디어와 모델인듯합니다.

논문과 코드를 읽다보니 조금 궁금한 점이 있어서 이렇게 연락드리게 되었습니다.

data 폴더의 파일들이 확장자가 없는 pkl파일들이던데 이 데이터를 어떻게 만드신지 궁금합니다.

PDB나 Dud-E 데이터를 전처리하여 이 파일을 만드는 코드가 혹시 올려놓으신 파일들에 포함되어 있는지 궁금합니다. 만약 코드가 올려놓으신 데이터에 포함되어 있다면 위치를 좀 알려주실 수 있으신가요? 혹시 없다면, 어떤 데이터로 어떻게 전처리하신지 좀 알려주실 수 있으신지요?

논문 정말 감사히 잘 읽었습니다.

답변 기다립니다.

Hello!
The preprocessing code cannot be disclosed, could you please disclose some sample files (pickle files), maybe I want to standardize the file name through the sample, or even correct my data preparation.
As for the pickle file formation method, is it filtered by SMINA (8 angstrom) and processed separately by RDKit for the target ligand to form a pickle file?
Thanks!

Hi,
where is the script that generates the pickle file? It is interesting to know cause it will affect much the size of the graph. I can see that the protein atoms in your files have small number of atoms so what was the cutoff used to get those atoms and are they selected from native pose only or differ according to the docked pose?

hi ,i am very interesting about your code and paper ,could you share your hyper-parameters ?
thanks!

Do you share the fully trained model somewhere without having to retrain?

Is the Data Folder already gone? Can I upload it again?