I nd o ne s ia n  J o urna l o f   E lect rica l En g ineering   a nd   Co m pu t er   Science   Vo l.   3 7 ,   No .   1 ,  J an u ar y   20 2 5 ,   p p .   58 0 ~ 5 89   I SS N:  2 502 - 4 7 52 ,   DOI : 1 0 . 1 1 5 9 1 /ijee cs .v 3 7 . i 1 . pp 58 0 - 5 8 9           580     J o ur na l ho m ep a g e :  h ttp : //ij ee cs . ia esco r e. co m   EM SPLA f o r   a cc ura te  f ea ture  mo lecula r e x tract io n  from  pro tein - lig a nd i nt eractio ns       Srini d hi K ulk a rni V 1 ,2 ,  G a nes h Dha n da pa ni 2 ,  K uree ck a l V .   Ra m esh 3   1 D e p a r t me n t   o f   C o m p u t e r   S c i e n c e   a n d   E n g i n e e r i n g ,   J y o t h y   I n st i t u t e   o f   T e c h n o l o g y ,   B a n g a l o r e ,   K a r n a t a k a ,   I n d i a   2 D e p a r t me n t   o f   C o m p u t e r   S c i e n c e   a n d   E n g i n e e r i n g ,   Ja i n   ( D e e m e d - to - b e   U n i v e r s i t y ) ,   K a r n a t a k a ,   I n d i a   2 D e p a r t me n t   o f   B i o t e c h n o l o g y ,   Ja i n   ( D e e me d - to - b e   U n i v e r si t y ) ,   K a r n a t a k a ,   I n d i a       Art icle  I nfo     AB S T RAC T   A r ticle  his to r y:   R ec eiv ed   May   31 ,   2 0 2 4   R ev is ed   Sep   11 ,  2 0 2 4   Acc ep ted   Sep   29 ,   2 0 2 4       P ro tein - li g a n d   i n tera c ti o n s  a re   fu n d a m e n tal  in   v a rio u s  b i o l o g ica l  a n d   m e d ica l  field s,  i n flu e n c i n g   d r u g   d isc o v e ry   a n d   th e ra p e u ti c   d e v e lo p m e n t.   I n   re c e n t  y e a rs,  d e e p   lea rn in g   (D L)  h a s  re v o l u ti o n ize d   th e   st u d y   o f   t h e se   in tera c ti o n s,  b u t  si g n if ica n t  c h a l len g e s   re m a in   in   a c c u ra tely   re p re se n ti n g   m o lec u lar  stru c tu re s   fo r   DL  m o d e ls.  Trad it i o n a l   fe a tu riza ti o n   tec h n iq u e s  o ften   d e p e n d   o n   h a n d c ra fted   f e a tu re s,  re q u iri n g   e x p e rt  k n o wl e d g e   a n d   p o ten ti a ll y   m issi n g   c ru c ial  m o lec u lar  a sp e c ts.  Th is  wo r k   a d d re ss e s  th e se   c h a ll e n g e s  b y   d e v e lo p in g   a n d   e v a lu a ti n g   a   n o v e l   p r o tein - li g a n d   fe a tu re   e x trac ti o n   sy ste m   u si n g   a n   e n h a n c e d   m o lec u lar  sim il a rit y   p r o t e in - li g a n d   a li g n e r   (EM S P LA).   T h e   p rima ry   o b jec ti v e   is  to   lev e ra g e   E M S P LA  fo r   sim il a rit y   m a tch in g   i n   p ro tei n - li g a n d   i n tera c ti o n s,   i m p ro v i n g   p re d ictiv e   m o d e l  a c c u ra c y .   Th e   m e th o d o lo g y   c o m b in e s  c o n v o l u ti o n a l  n e u ra l  n e two rk s   (CNN )  fo r  l o c a l  fe a tu re   e x trac ti o n   with   a n   a tt e n ti o n   m o d u le  to   c a p tu re   lo n g - d istan c e   d e p e n d e n c ies ,   e n h a n c i n g   b in d in g   site  p re d icti o n s.  Us in g   t h e   P DBb in d   v . 2 0 2 0   d a tas e t,   th e   EM S P LA  m o d e l  d e m o n stra ted   su p e rio r   p e rfo rm a n c e   with   a   r o o t  m e a n   sq u a re   e rro r   (RM S E)  o f   0 . 6 7 ,   s u rp a ss in g   c u rre n t  sta te - of - th e - a rt  m o d e ls.   Th e se   fi n d in g s  h ig h li g h t   th e   sy ste m ’ s  p o ten ti a l  f o r   e fficie n t  d e p l o y m e n t  a n d   sc a lab il it y ,   p o siti o n in g   it   a s  a   p o we rfu l  t o o l  in   c o m p u tati o n a l   b io l o g y   a n d   d ru g   d isc o v e ry ,   u lt ima tely   a d v a n c in g   o u r  u n d e rsta n d i n g   o f  p ro tein - li g a n d   in tera c ti o n s.   K ey w o r d s :   Alig n er   C NN   Dee p   lear n in g   PDB b in d   Pro tein - L ig an d   T h is i s  a n   o p e n   a c c e ss   a rticle   u n d e r th e   CC B Y - SA   li c e n se .     C o r r e s p o nd ing   A uth o r :   Srin id h i K u lk ar n i   V   Dep ar tm en t o f   C o m p u ter   Scie n ce   an d   E n g in ee r in g ,   J ain   ( Dee m ed - to - b e  Un iv er s ity )   B an g alo r e,   Kar n atak a ,   I n d ia   E m ail: su d h asu r en 0 5 @ g m ail. co m       1.   I NT RO D UCT I O N   A  p r o tein - lig a n d   i n ter ac tio n   i n v o lv es  th e  b in d in g   o f   a  lig a n d ,   wh ich   is   ty p ically   a  s m all  m o lecu le,   to   a  s p ec if ic  s ite  o n   a  p r o tein   [ 1 ] .   Pro tein s   ar e  lar g e ,   co m p lex   m o lecu les  th at  p lay   m a n y   cr itical  r o les  in   th e   b o d y ,   in clu d i n g   ac tin g   as  en zy m es,  s ig n alin g   m o lecu les,  an d   s tr u ctu r al  c o m p o n en ts   [ 2 ] .   L ig an d s   ca n   b e   v ar io u s   s u b s tan ce s ,   in clu d in g   d r u g s ,   h o r m o n es,  o r   n eu r o tr a n s m itter s   [ 3 ] .   T h e  in ter ac tio n   b etwe en   a  p r o tein   an d   its   lig an d   is   f u n d am en tal  t o   m an y   b io lo g ical  p r o ce s s es,  as  it  ca n   alter   th e  p r o tein ’ s   s tr u ctu r e  an d   f u n ctio n ,   o f ten   tr ig g er in g   a  b io lo g ical  r esp o n s e  [ 4 ] .   Pro tein - lig an d   in ter ac t io n s   ar e  c r u cial  in   v ar i o u s   b io lo g ical  an d   m ed ical  f ield s .   T h ey   ca n   r e g u late  p h y s io lo g ical  p r o ce s s es  b y   ac tiv atin g   o r   in h ib itin g   t h e  p r o tein ’ s   f u n ctio n   [ 5 ] .   Fo r   i n s tan ce ,   in   en zy m at ic  r ea ctio n s ,   a  s u b s tr ate  ( lig a n d )   b in d s   to   an   en z y m e  ( p r o tein )   to   ca taly ze   a  b io ch em ical  r ea ctio n   [ 6 ] .   I n   t h e  p h ar m ac eu tical   in d u s tr y ,   u n d er s tan d in g   th ese  i n ter ac tio n s   is   v ital  f o r   d r u g   d is co v er y   an d   d ev elo p m en t.  Dr u g s   ar e  d esig n ed   to   tar g et  s p ec if ic  p r o tein s ,   m o d u latin g   t h eir   ac tiv ity   to   tr ea t  d is ea s es  [ 7 ] .   B y   b in d in g   to   th eir   tar g et  p r o tein s ,   th ese  d r u g s   ca n   in h ib it  o r   s tim u late  th e  p r o tein ’ s   f u n ctio n ,   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n d o n esian   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci     I SS N:   2 5 0 2 - 4 7 52       E MS P LA  fo r   a cc u r a te  fea tu r e  mo lecu la r   ex tr a ctio n   fr o m  p r o tein - lig a n d   i n tera ctio n s   ( S r in i d h i Ku lka r n i V )   581   th er eb y   alter in g   th e  d is ea s e  p r o ce s s .   T h e  s p ec if icity   an d   af f in ity   o f   th e  lig an d   f o r   its   p r o tein   tar g et  ar e  k ey   f ac to r s   in   d eter m i n in g   th e   ef f i ca cy   an d   s af ety   o f   a  d r u g   [ 8 ] .   I n   r ec e n t  y ea r s ,   d ee p   lear n in g   ( DL )   h as  r ev o l u tio n ized   t h e  s tu d y   o f   p r o tein - lig an d   in ter a ctio n s   [ 9 ] .   DL ,   a  s u b s et  o f   m ac h in e  lear n in g   ( ML ) ,   u s es  n eu r al  n etw o r k s   with   m an y   lay er s   ( h en c e  “ d ee p ” )   to   m o d e l   co m p lex   p atter n s   in   d ata.   I n   th e  p r o tein - li g an d   i n ter ac tio n s ,   DL   m o d els  ca n   p r ed ict  b in d in g   af f in ities ,   id en tif y   p o ten tial  b in d i n g   s ites ,   an d   e v en   d esig n   n o v el  lig a n d s   [ 1 0 ] .   T h ese  m o d els  ar e  tr ain ed   o n   lar g e  d atasets   o f   k n o wn   p r o tein - lig a n d   co m p l ex es,  lear n in g   to   r ec o g n ize  s u b tle  p atter n s   th at  g o v e r n   b i n d in g   in te r ac tio n s .     Fo r   ex am p le,   co n v o lu tio n al - n eu r al - n etwo r k s   ( C NNs)  [ 1 1 ]   h av e  b ee n   u s ed   to   an aly z e  3 D  s tr u ctu r es  o f   p r o tein - lig a n d   co m p lex es,  ca p tu r in g   s p atial  f ea tu r es  th at  a r e   cr itical  f o r   b i n d in g .   R ec u r r e n t - n eu r al - n etwo r k s   ( R NNs)  [ 1 2 ] ,   an o th er   ty p e  o f   DL   ar c h i tectu r e,   h av e  b e en   ap p lied   to   s eq u e n tial  d at a,   s u ch   as  p r o tein   s eq u en ce s ,   to   p r ed ict   th eir   in t er ac tio n s   with   lig an d s .   On e   s ig n if ican t  c h allen g e  i n   lev e r ag in g   DL   f o r   p r o tein - lig an d   i n ter ac tio n s   is   th e   n ee d   to   ac cu r ately   r e p r esen t  m o l ec u lar   s tr u ctu r es  in   a  f o r m   th at  th e  m o d els  ca n   p r o ce s s ,   th is   is   wh e r e  f ea tu r i za tio n   co m es  in   [ 1 3 ] .   A  f ea t u r izer   c o n v e r ts   th e   co m p le x ,   m u ltid im en s io n al   in f o r m atio n   o f   m o lecu lar   s tr u ctu r es  in to   f ea tu r e   v ec to r s ,   wh ich   ar e   n u m e r ical  r e p r esen tatio n s   th at  ca p tu r e   th e   ess en tial  ch ar ac t er is tics   o f   th e   m o lecu les  [ 1 4 ] .   Desig n in g   a n   ef f ec tiv e   f ea tu r ize r   is   cr itical  b ec au s e  th e   q u ality   o f   th e  f ea tu r e  v ec to r s   d ir ec tl y   im p ac ts   th e  p e r f o r m an ce   o f   th e  DL   m o d els.  T h ese  f ea t u r es  m ig h t  in cl u d e   in f o r m atio n   ab o u t  t h e  m o lecu lar   g eo m etr y ,   elec tr o n ic   p r o p er ties ,   an d   p h y s ico c h em ical  c h ar ac ter is tics   o f   th e   lig an d   an d   p r o tein .   T r ad itio n al  f ea tu r izatio n   tec h n iq u es  o f ten   r ely   o n   h a n d cr af ted   f ea tu r es,  wh ic h   r e q u ir e  ex p e r t  k n o wled g e  an d   m ay   n o t  ca p tu r e  all  r elev an t  asp ec ts   o f   th e  m o lecu les  [ 1 5 ] .   Ho wev e r ,   DL   m o d els  ca n   b e  u s ed   to   lear n   f ea tu r es  d i r ec tly   f r o m   r aw  d ata,   a  p r o ce s s   k n o wn   as   d ee p   r ep r esen tatio n   lear n in g   [ 1 6 ] .   T h is   ap p r o ac h   ca n   u n co v e r   m o r e  in tr icate   a n d   in f o r m ativ e  r ep r esen tatio n s   th at  m ig h t  b e  m is s ed   b y   m an u al  f ea tu r izatio n .     As  a  r esu lt,  d esig n in g   a   r o b u s t  f ea tu r izer   o r   lev e r ag in g   DL   to   au t o m atica lly   ex tr ac t   f ea t u r es  is   ess en tial  f o r   u n d er s tan d i n g   o f   p r o tei n - lig a n d   in te r ac tio n s   an d   im p r o v in g   th e   ac cu r ac y   o f   p r e d ictiv e  m o d els  in   d r u g   d is co v er y   a n d   o t h er   ap p licatio n s .   T h e  co n t r ib u tio n   o f   t h is   wo r k   is   as :   −   Desig n in g   a  DL   f ea tu r izer   m o d el  f o r   e x tr ac tio n   o f   m o lecu lar   tar g et  in t o   f ea t u r e  v ec t o r .   −   Pro p o s in g   an   e n h an ce d   m o l ec u lar   s im ilar ity   p r o tein - lig a n d   alig n er   ( E MSPLA )   f o r   en h an cin g   th e  s im ilar ity   m atch in g .   −   Usi n g   C NN  to   ex tr ac t lo ca l f e atu r es f r o m   n eig h b o r in g   r esid u es f r o m   th e   p r o tei n   s eq u en ce s .   −   C o m p ar ed   th e  r o o t m ea n   s q u a r e  er r o r   ( R MSE )   s co r e  with   cu r r en t state - of - ar t w o r k s .   T h is   wo r k   is   o r g an ized   in   th e  f o llo win g   m a n n er .   I n   s ec tio n   2 ,   ex is tin g   DL   m o d els  o f   p r o t ein - lig an d   wo r k s   ar e  d is cu s s ed .   I n   s ec ti o n   3 ,   t h e  p r o p o s ed   DL   a p p r o ac h   is   d is cu s s ed .   I n   s ec tio n   4 ,   th e  r esu lts   f o r   p r o p o s ed   E MSPLA   ar e  d is cu s s ed .   Fin ally ,   in   s ec tio n   5 ,   th e  c o n clu s io n   o f   th e  wo r k   is   g iv en .       2.   L I T E R AT U RE   SU RVE Y   I n   th is   s ec tio n ,   v ar i o u s   p r o tein - lig an d   a p p r o ac h es  f o r   f ea tu r e  ex tr ac tio n   a r e  d is cu s s ed .   W an g   et  a l.   [ 1 7 ] ,   p r esen ted   a  m o d el  ca lle d   m u lti - ch a n n el  s u b - s tr u ctu r e   g r ap h - g ated   r ec u r r en t - u n it  ( MCS G - G R U)   wh ich   co n s is ted   o f   v ar io u s   n eu r al   n et wo r k s   h av i n g   d if f er e n t  atten ti o n   m o d u les  wh ich   wer e  a p p lie d   o n   th e   m o lecu les  s u b - s tr u ctu r e  f o r   p r ed ictin g   an d   lear n in g   d if f er e n t  p r o p e r ties   o f   m o lecu les.  First,  th e  f ea tu r es  f r o m   th e  m o lecu lar   in f o r m atio n   wer e   ex tr ac ted   at  m o lecu le  an d   n o d e  lev el  f o r   g ettin g   co a r s e  an d   f in e - g r ain e d   in f o r m atio n .   Fu r th er ,   th is   w o r k   u tili ze d   b i - d ir ec tio n al   G R Us  f o r   ex tr ac tio n   o f   f ea tu r es  f o r   cr ea tin g   a  r ep r esen tatio n   o f   a  g i v en   m o l ec u le.   I n   th is   wo r k ,   f o r   ev alu a tio n ,   E SOL,   PDB b in d ,   f r ee   s o lv atio n   ( Fre eSo lv ) ,   an d   L ip o p h ilicity   d atasets   we r e  u s ed   an d   R MSE   was  u s ed   f o r   ev alu atio n .   Fin d in g s   s h o wed   th at  th e  E SOL  d ataset  ac h iev ed   R MSE   o f   0 . 6 5 3 ,   L ip o p h ilicity   d ataset  ac h iev ed   R MSE   o f   0 . 6 5 3 ,   Fre eS o lv   d ataset  ac h iev e d   R MSE   o f   0 . 9 4   a n d   PDB b in d   d ataset  ac h iev e d   R MSE   o f   1 . 2 7 .   Fu r th er ,   Den g   et  a l.   [ 1 8 ] ,   p r esen ted   a n   ar ch itectu r e  w h ich   c o n s is ted   o f   g r ap h - n eu r al  n etwo r k   ( GNN)   an d   XGBo o s t  ( XGB)  ca ll ed   as  XGr ap h B o o s t  f o r   ex tr ac tio n   o f   f ea tu r es  f r o m   th e  m o lecu les.  T h e  GNN  was  u s ed   as  f ea tu r e  ex tr ac t o r   wh er e  th eu   p r o p o s ed   th r ee   d if f e r en t  n e u r al  n etwo r k s ,   i.e . ,   g r a p h - c o n v o lu tio n - n e two r k   ( GC N) ,   d ir ec ted - m ess ag e - p ass in g   n eu r al  n etwo r k   ( DM PNN)   an d   g ated - g r ap h   n eu r al  n etwo r k   ( GGNN ) .   Als o ,   th e  GNN  was   u s ed   as  p r ed ictiv e  m o d el   f o r   p r ed ictin g   th e  m o lecu le  ch a r ac ter is tics   an d   XGB  was   u s ed   as  class if icatio n   alg o r i th m .   R esu lts   wer e  ev alu ated   u s in g   R MSE   f o r   p r ed ictio n   ( r e g r ess io n )   an d   a r ea - u n d er - cu r v e  r ec eiv er - o p e r atin g - ch ar ac ter is tic  ( AUC - R O C )   f o r   class if y in g   t h e  m o lecu les  ( class if icatio n ) .   Fo r   ev alu atio n   1 0   d ata s ets  wer e  u s ed   wh er e  o n ly   th r ee   d atasets ,   i.e . ,   L ip o p h ilicity ,   E SOL  an d   Fre eSo lv   we r e  u s ed   f o r   p r ed ictio n   ( to   ev alu ated   th e  f ea tu r e   ex tr ac tio n ) .   B y   u tili zin g   th e  G C N,   GGNN ,   an d   DM PNN,   th e  R MSE   s co r e  ac h iev ed   b y   th e  E SOL  d ataset  was  1 . 4 7 0 ,   1 . 0 2 3 6   an d   0 . 3 2 9   r esp e ctiv ely .   Fu r th er ,   f o r   Fre eSo lv   d ataset,   th e  GC N,   GGNN   an d   DM PNN  ac h iev ed   3 . 4 9 9 ,   1 . 7 2 5   an d   0 . 2 8 7   r esp ec tiv ely .   Fin ally ,   w h en   e v alu atin g   u s in g   L ip o p h ilicity ,   it  ac h iev ed   R MSE   o f   1 . 9 1 8 ,   1 . 0 0 5   a n d   0 . 4 5 3   f o r   GC N,   GGNN ,   an d   DM PNN  r esp ec tiv ely .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 5 0 2 - 4 7 52   In d o n esian   J   E lec   E n g   &   C o m p   Sci ,  Vo l.  3 7 ,   No .   1 ,  J an u ar y   20 2 5 :   58 0 - 5 8 9   582   L i  an d   J ian g   [ 1 9 ] ,   p r o p o s ed   a  DL   ar ch itectu r e  ca lled   m o lecu lar   b id ir ec tio n al - en co d e r - r ep r esen tatio n s   f r o m   tr an s f o r m er s   ( Mo l - B E R T )   wh ich   co m b in ed   th e  r ep r esen tatio n   o f   ef f icien t  m o lecu lar   s tr u ctu r es  an d   was  tr ain ed   u tili zin g   B E R T   f o r   p r ed ictio n   o f   m o lecu lar   ch ar ac te r is t ics.  T h e  B E R T   m o d el  was   u s ed   as  f ea tu r e  ex tr ac to r   a n d   f o r   g e n er atin g   m o lecu le s   s im p lifie d   m o lecu lar - in p u t   lin e - en tr y - s y s tem   ( SMI L E S).   Fu r th er   af ter   e x tr ac tio n   f r o m   th e   B E R T   m o d el   th e  m o d el  was  f in e  tu n ed   f o r   p r e d ictio n .   Fo u r   d atasets   wer e  u s ed   f o r   ev alu at i o n ,   i.e . ,   C lin T o x ,   T o x 2 1 ,   SID E R   an d   B B B P.  T h e  Mo l - B E R T   ac h iev ed   R MSE   o f   0 . 9 2 3   f o r   C lin to x ,   0 . 8 3 9   f o r   T o x   2 1 ,   0 . 8 7 5   f o r   B B B P  an d   0 . 6 9 5   f o r   SID E R .   Yan g   et  a l.   [ 2 0 ] ,   p r esen ted   a   GNN  h av in g   2 7   GC N  f o r   ex tr ac tin g   g lo b al  a n d   lo ca l  s tr u ct u r es  o f   m o lecu les  ( i.e . ,   p r o tein - lig an d   co m p o u n d ) ,   ca lled   as  m o lecu lar - g r ap h   d r u g - tar g et  af f in ity   (M - Gr a p h DT A) .   T h e  also   p r o p o s ed   a   g r ad ien t - weig h ted   af f in ity - ac tiv atio n - m ap p i n g   ( Gr ad - AAM )   ap p r o ac h   f o r   an a ly zin g   th e  ch em ical  p r o p e r ties   o f   m o lecu les.  T o tal   o f   s ev en   d atasets   wer e  u s ed   f o r   ev alu atio n   o f   p r o p o s ed   a p p r o ac h es.  T h e  M - Gr a p h DT A  a ch iev ed   an   av e r ag e   R MSE   o f   0 . 6 9 5   f o r   all  s ev en   d atasets .   W en   et  a l.   [ 2 1 ] ,   p r esen ted   a  m o lecu la r - p r o p er ty   p r ed ictiv e  ( MPP)   ap p r o ac h .   T h is   wo r k   u tili ze d   B E R T   m o d el  to   ex tr ac t  im p o r tan t  f ea tu r es  f r o m   m o lecu la r   f i n g er tip s ,   h en ce   was  ca lled   as  f in g er p r in t - B E R T   ( FP - B E R T ) .   T h e  f ea tu r es  ex tr ac ted   f r o m   th e  FP - B E R T   wer e  th en   u s ed   as  in p u t   f o r   th e  C NN  lay er   f o r   f u r th er   ex tr ac tin g   d if f er en t  f ea t u r es.  E v alu atio n   was  d o n e  u s in g   Fr ee So lc,   E SOL,   HI V,   B B B P,  C E P  an d   M alar ia  d atasets .   T h e  FP - B E R T - C NN  a ch iev ed   R MSE   o f   1 . 5 2 3   f o r   Fre eSo lv ,   1 . 2 2   f o r   Ma lar ia,   1 . 0 5   f o r   C E P,  0 . 6 0 2   f o r   L ip o p h ilicity ,   an d   0 . 5 5 2   f o r   E SOL.   Fu r th er ,   Gu   et  a l .   [ 2 2 ] ,   p r esen ted   a   s u p er - ed g e  g r ap h   co n v o lu tio n - b ased   s u p er v is ed   atten tio n - b ased   DT A  ( SEGSA - DT A)   w h ich   ex tr ac ted   e d g e   an d   n o d e  d ata  f r o m   m o lecu le s   u s in g   v ar io u s   atten tio n   m o d u les  to   lear n   th e  d is tr ib u tio n   o f   p r o tein - lig an d s   in ter ac tio n s .   Fo r   ev alu atio n ,   P DB b in d   was u s ed   wh er e  SEGSA - DT A  ac h iev ed   R MSE   o f   1 . 3 1 9 .   Xu   et  a l.   [ 2 3 ] ,   p r esen ted   an   ar ch ite ctu r e  wh ich   co m b in ed   g r ap h - atten tio n - n etwo r k   ( GAT )   with   s elf - atten tio n   lo n g - s h o r t  ter m - m e m o r y   ( SA - L STM )   f o r   e x tr ac tio n   o f   f ea t u r es  f r o m   g r a p h   an d   s eq u en ce s   o f   m o lecu les.  I n   th is   wo r k ,   S MI L E S  wer e  in itially   u s ed ,   th en   GAT   was  u s ed   f o r   f ea tu r e  ex t r ac tio n .     T h e  atten tio n   lay er s   o f   GAT   an d   SA - L STM   wer e  b o th   co m b in ed   to   u n d er s tan d   th e  c o m p lete  m o lecu le.     T h e  ev al u atio n   was  d o n e   u s in g   v a r io u s   d atasets   to   ev alu ate   th eir   wo r k .   T h e  SA - L STM   G AT   ac h iev ed   R MSE   o f   0 . 7 0 9   f o r   L ip o p h ilicity ,   0 . 8 8 5   f o r   E SOL  a n d   1 . 2 1 1   f o r   Fr ee So lv   d atasets   r esp ec tiv ely .   Pecin a  et   a l.   [ 2 4 ] ,   p r o p o s ed   a  s co r i n g   a p p r o ac h   ca lled   as  s em i - em p ir ical  q u an tu m - m ec h an ical   s co r in g   ( SQM2 . 2 0 )   to   s o lv e   th e   is s u e  o f   b in d in g .   Fu r th er ,   to   ev alu ate  its   wo r k ,   th e  PL - R E X  d ataset  wh ich   co n s is ts   o f   v ar io u s   cr y s tal - lik e   s tr u ctu r es  h av in g   1 0   p r o tein   t ar g ets  was  co n s id er ed .   T h e  S QM 2 . 2 0   ac h iev ed   R MSE   o f   0 . 6 9   f o r   PL - R E X  an d   s o lv ed   th e  is s u e  o f   co s t   in   d en s ity - f u n ctio n al - th eo r y   ( DFT) .   Fin ally ,   [ 2 5 ]   p r esen ted   a   clea n ed   v er s io n   o f   PDB b in d   d ataset  ( co n s is tin g   o f   p r o tein - lig an d s )   wh ic h   was f r ee   o f   d ata  lea k ag e   an d   co u ld   b e  u s ed   f o r   tr ain in g   an d   test in g .   T h e   d ataset  co n s i s ted   o f   lo n g   s eq u en ce s   o f   m o lecu le s   an d   h av i n g   s im ilar   s tr u ctu r al  s im ilar ity .   T h e  d ataset  was  th en   u s ed   f o r   ev alu atin g   th e  ex is tin g   s c o r in g   m o d els,  i.e . ,   r an d o m - f o r s t  s co r in   ( R FS ) ,   in ter ac tio n - g r a p h - n etwo r k   ( I G N) ,   au to - d o ck   v in a  ( ADV)   an d   d eep - DT A.   T h e y   also   p r esen ted   a  n o v el  s co r i n g   ca lle d   lin ea r - p o ten tial  (LP - PDB b in d ) .   Fin d in g s   s h o w  th at  th e  L P - PD B b in d   s h o wed   b etter   r esu lts   in   co m p ar is o n   with   e x is tin g   ap p r o ac h es.    Fro m   th e   ab o v e   liter atu r e  s u r v ey ,   it   ca n   b e   s ee n   t h at  u s in g   th e  Fre eSo lv ,   E SOL  an d   L ip o p h ilicity   d ataset,   v ar io u s   m o d els  h av e  ac h iev ed   b etter   r esu lts .   B u t  s till   v er y   less   wo r k   h as  b ee n   co n s id er ed   o n   PDB B in d   d ataset  to   ac h iev e  le s s   R MSE .   Fu r th er ,   it c an   also   b e  s ee n   th at  m o s t o f   th e  wo r k   ar e  u tili zin g   B E R T   m o d els  f o r   f ea tu r e  ex t r ac tio n   an d   s im ilar ity   s co r in g   a p p r o ac h es  f o r   e v alu at in g   t h e  s im ilar ity   am o n g   th e   m o lecu les  o f   p r o tein - lig an d s   an d   its   o u tp u t  g iv e n   to   C NN  f o r   b etter   o u tco m es.  Hen ce ,   in   th is   wo r k ,   we  p r esen t a n   ap p r o ac h   wh ich   u ti lizes B E R T   m o d el  with   a  n o v el  s im ilar ity   s co r in g   ap p r o ac h   with   C NN  ca lled   as   E MSPLA - C N N.   T h e  m et h o d o lo g y   f o r   th e  E MSPLA - C NN  is   p r esen ted   b el o w.       3.   M E T H O D   I n   th is   m eth o d o lo g y   s ec tio n ,   we  will  f ir s t  d is cu s s   th e  ar ch i tectu r e.   Nex t,  we   will  co v er   th e  d ataset  u s ed .   Fo llo win g   th at,   we  will  ex p lain   h o w  th e  p r o tein - lig an d s   ar e  r ep r esen ted .   W e  will  th en   p r esen t  th e   p r o p o s ed   E MSPLA .   Fin ally ,   we  will  d is cu s s   h o w  th e  C NN  is   u s ed   f o r   f ea tu r e  e x tr ac tio n   f r o m   th e  p r o tein - lig an d   s tr u ctu r al  s im ilar ity .   T h en   f in ally ,   th is   wo r k   d is cu s s es th e  class if ier   u s ed   in   th is   wo r k .     3 . 1 .     Arc hite ct ure   T h e  p r o p o s ed   E MSPLA - C NN   ar ch it ec tu r e   f ir s t  ev alu ates  th e  g iv en   p r o tein - lig an d   b in d in g   s tr u ctu r e   as  g iv en   in   Fig u r e  1 .   T h e  ev a lu atio n   is   d o n e  b y   ev alu atin g   th e  p r o tein - lig an d   s eq u en ce s .   T h en   th e  p r o tein - lig an d   s eq u en ce s   ar e  s ep ar ated   u s in g   B E R T   m o d el  f o r   f u r th er   ev alu atio n   u s in g   th e  p r o p o s ed   E MSPLA   s im ilar ity   ev alu atio n .   Af ter   t h e  ev alu atio n   o f   th e   s im ilar ity ,   th e  s eq u en ce   g o es  to   th e   C NN  wh er e  it   h as  two   co m p o n en ts ,   a  n eu r al - n etwo r k   lay er ,   an d   atten tio n   n etwo r k .   T h e  C NN  is   u s ed   as  f ea t u r e  e x tr ac to r   wh e r e  th e   lo ca l  f ea tu r es  am o n g   th e   n ei g h b o r   r esid u es  ar e  e x tr ac ted .   Fu r th er ,   f o r   e x tr ac tin g   m o r e   f ea tu r es  f r o m   th e   p r o tein   s eq u en ce s ,   t h e  C NN  was  s tack ed   in   b lo ck s .   L o n g   s eq u en ce s   o f   p r o tein   a n d   th ei r   b in d in g   r esid u es  Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n d o n esian   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci     I SS N:   2 5 0 2 - 4 7 52       E MS P LA  fo r   a cc u r a te  fea tu r e  mo lecu la r   ex tr a ctio n   fr o m  p r o tein - lig a n d   i n tera ctio n s   ( S r in i d h i Ku lka r n i V )   583   wer e  ca p tu r ed   u s in g   th e  atten t io n   n etwo r k .   Fin ally ,   o u tp u ts   f r o m   b o th   th e  n e two r k   wer e  m er g ed   an d   p ass ed   to   th e  f in al  co n n ec ted   lay er ,   wh er e  th e  b in ar y   p r e d ictio n   to o k   p lace   u s in g   th e  class if ier   p r o p o s ed   in   th is   wo r k .   T h e  is s u e  o f   o v er f itti n g   was  p r ev en ted   b y   u tili zin g   th e  d r o p o u t  an d   weig h   d ec ay in g   ap p r o ac h   ( n o t  u s ed   in   co n v o l u ti o n   lay er ) .   T h e   co m p l ete  f lo w  o f   th e   ar ch itectu r e  is   p r esen ted   in   Fig u r e  1 .           Fig u r e  1 .   Ar c h itectu r e       3. 2 .    Da t a s et   p re pro ce s s ing   Fo r   ev alu atin g   th is   wo r k   th e  PDB b n in d   v . 2 0 2 0   [ 2 5 ]   d ata s et  was   u tili ze d .   T h e  PD B b i n d   v . 2 0 2 0   d ataset  in clu d es  b in d in g - s ite  in f o r m atio n   f o r   1 9 , 4 4 3   co m p lex es  o f   p r o tein - lig an d   th at  h a v e  b ee n   id e n tifie d   th r o u g h   ex p er im en tatio n .   T h e  in f o r m atio n   is   av ailab le  in   b o t h   MO L 2   an d   PDB   f ile  f o r m at s .   T h e  s elec tio n   o f   co m p lex   p r o tein - lig an d   f r o m   th e  PDB b in d   d ataset  wa s   d o n e  b y   co n s id er i n g   d if f e r en t  d ec is io n s   wh ich   ar e  d is cu s s ed   as  f o llo ws.  Sin ce   th e  to tal  len g th   o f   th e  s eq u en ce   o f   p r o tein - lig a n d   d if f er s   f r o m   o n e  p r o tein - lig a n d   to   an o th er   a n d   s in ce   in clu s io n   o f   s eq u e n ce s   th at  ar e  to o   le n g th y   ca n   d eg r a d e  E MSPLA - C NN  p er f o r m an ce ,   he n ce ,   in   th is   wo r k ,   f ir s t  im p o s ed   a  r estrictio n   th at  th e   p r o tei n - lig an d   s eq u en ce   c o u ld   n o t  e x ce ed   1 5 0 0   am in o - ac id   r esid u es.  T h is   led   t o   th e   ex clu s io n   o f   co m p lex   p r o tei n - lig an d   s eq u en ce s   f r o m   th e   d atasets   wh en   th e   len g th   o f   p r o tein - lig a n d   s eq u en ce   was  m o r e   t h an   1 5 0 0 .   T h e  s ec o n d   s tep   was  th e   elim in atio n   o f   c o m p lex es   co n tain in g   lig an d s   wh ic h   p r o v ed   n o t  co m p atib le  with   th e   R DKit  an d   Op en b ab el  li b r ar i es.  Af ter   co m p letio n   o f   PDB b in d   p r ep r o ce s s in g   a   to tal  o f   3 4 , 0 0 5   p r o tein - lig a n d   s eq u en ce s   wer e   ac h ie v ed .   U tili zin g   in d iv id u al  PDB   I Ds,  th is   wo r k   ac q u ir e d   d ata  to   tr ain   f o r   2 8 , 7 2 8   co m p l ex   p r o tein - lig an d   s eq u e n ce s .   T o   s to p   in f o r m atio n   f r o m   leak in g   o u t  as  p r esen te d   in   [ 2 6 ] ,   we  s ep ar ated   th e  t est  an d   tr ain in g   d atasets   an d   d id n ’ t  u s e  id en tical  p r o tein - lig a n d   s eq u e n ce s .   B y   c o m p ar in g   th e  s tr u ctu r al  s im il ar ities   o f   b o th   test in g   an d   tr ai n in g   p r o tein - lig an d   u tili zin g   th e   s u g g ested   E MSPLA ,   th is   wo r k   was  a b le  to   cr ea te  u n s ee n - p r o tein   test   d atas ets,  wh ich   we   th en   u s ed   to   ass ess   b in d in g   s ite  p r e d ictio n s   f o r   u n k n o wn   p r o tein - l ig an d   s tr u ctu r es.     3. 3 .    E nh a nced   m o lecula r  s im ila rit y   pro t ein - lig a nd   a lig ner   Acc o r d in g   to   r esear ch   [ 1 ] ,   a   p r o tein - lig an d   s eq u en ce   is   co m p o s ed   o f   a  s eq u e n ce   o f   a m in o - ac id s   ar r an g e d   in   a  p ar ticu lar   o r d e r   with   lig an d s   co n ca ten atin g   d if f er en t  p r o tein s .   I t  h as  b ee n   d e ter m in ed   th at  th er e   ar e  r o u g h ly   2 0   d is tin ctiv e  a m in o - ac id s   ( s tan d a r d   am i n o - a cid s   r esid u es),   an d   th e  c h ar a cter is tic s   o f   p r o tein - lig an d   s eq u en ce s   v a r y   b ased   o n   th e  p ar ticu lar   s eq u en ce   o f   th ese  am in o - ac id s .   I t  h as  b ee n   o b s er v ed   th at   ce r tain   p r o tein s   m ig h t  h av e  s y n th etic  r esid u es  ( n o n - s tan d ar d   r esid u es).   I n   o r d er   t o   g en e r ate  th e  2 1   r esid u es  id en tifie d   in   th e  p r o tein - lig a n d   s eq u en ce s ,   th is   wo r k   u tili ze d   E MSPLA ,   a  p r e - tr ain ed   ap p r o ac h   th at  is   b ased   o n   th e  Sm ith - W ater m an   ( SW )   ap p r o ac h   s p ec if ically   d e s ig n ed   f o r   an aly zin g   lar g e - s ca le  p r o tein - lig an d   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 5 0 2 - 4 7 52   In d o n esian   J   E lec   E n g   &   C o m p   Sci ,  Vo l.  3 7 ,   No .   1 ,  J an u ar y   20 2 5 :   58 0 - 5 8 9   584   s eq u en ce s .   C o n s id er   th at  0   an d   1   is   u s ed   f o r   r e p r esen tin g   two   p r o tein - lig an d   s eq u e n ce s   wh ich   ar e  i d en tifie d   u s in g   B E R T   m o d el.   T h e  m ai n   aim   o f   th e  SW   ap p r o ac h   is   to   co m p u te  th e  s im ilar ity   am o n g   t h e  two - p r o tei n   lig an d   s eq u en ce s .   T h e  s im ilar ity   is   s to r ed   in   a  m atr ix   f o r m   wh ich   is   ca lled   a s      an d   d en o te d   as  .   Usi n g   th e      an d   b ac k - tr ac k in g   a p p r o a ch ,   b est  alig n m en t  is   ac h iev e d .   Fu r th er ,   c o n s id er     wh ich   d en o tes  s ize  o f   0   p r o tein - lig a n d   s eq u e n ce   an d     d en o tes  s ize  o f   1   p r o tein - lig a n d   s eq u en ce .   I t  is   ass u m ed   th at  f o r   0 ,   th er e  ex is t    + 1   p r ef ix es,  Similar ly ,   f o r   1 ,   th er e  ex is ts     + 1   p r ef ix es.  Als o ,   th e  0   an d   1   ca n   co n tain   n u ll   s eq u en ce s .   C o n s id er    [ 1 … ]   wh ich   r ep r esen ts   th e  p r ef ix   f o r     an d    [ ]   wh ich   r ep r esen ts   p r ef ix   f o r     r esp ec tiv ely ,   wh er e     r ep r esen ts   th e    s eq u en ce s .   Fu r th er ,   th e     am o n g   th e  p r e f ix es  0   [ 1 … ]   an d   1 [ 1 … ]   is   d en o ted   as  , .   T h e     s ize  is   d en o ted   as  (   + 1   ,   + 1   ) .   T h e  in itial  co lu m n   an d   r o w  o f      is   in itially   s et  to   0 .   T h e     f o r   th e   s eq u en ce   is   r ep r ese n ted   as  ,   wh ich   is   ev alu ated   u tili zin g   ( 1 ) .     , =  {     0 , , − 1 , − 1 −   ( , )     ( 1 )     I n   ( 1 ) ,   ( , )   p u r p o s e  is   to   p r o v id e  r esu lts ,   i.e . ,   m is m atch   o r   th er e  is   a  m atch   b etwe en   two   s eq u en ce s .   I f   th er e  is   a   m atc h ,   th e n ,   t h is   is   r ep r esen ted   as   0 [ ] =   1 [ ]   an d   ( , ) =   .   I f   t h er e   is   n o   m atch ,   th en   it  is   r ep r esen ted   as  0 [ ] ≠   1 [ ]   an d   ( , ) =     .   Als o ,   in   ( 1 ) ,   th e    an d     d en o te  th e  m atr ix   with   r esp ec t  to   th e  p r o tein - lig an d   af f in ity   g ap   ap p r o ac h .   T h e  m atr ix     an d     ar e  u tili ze d   f o r   ev alu atin g   th e   g ap s ,   h en ce ,   ar e  ev al u ated   u s i n g   ( 2 )   an d   ( 3 )   r esp ec tiv ely .     , =  { , − 1 −       , − 1 −     ( 2 )       , =  { − 1 , −       − 1 , −     ( 3 )     I n   ( 2 )   a n d   ( 3 ) ,     an d     d en o te  f ir s - g ap   an d   s u cc ess iv e - g ap   p e n alty .   I n   th is   wo r k ,   th e  b ac k - r a ck in g   ap p r o ac h   h as  b ee n   u s ed   with   SW   f o r   f in d in g   b est  alig n er   am o n g   0   an d   1 .   T h e  p r o ce s s   o f   b ac k - tr ac k in g   s tar ts   u s in g   th e     h av in g   th e  m a x im u m   s co r e   an d   g o es  to   th e   f in al  c ell  wh er e  a   n u ll v alu e  ce l l  is   r ea ch ed .   T h e  p u r p o s e   o f   SW   ap p r o ac h   is   to   p r o v id e  b est  s im ilar ity   s co r e  an d   b est  alig n er s .   T h e  c o m p u tatio n   o f      tak es m o r e  tim e  as it h as to   m atch   an d   p er f o r m   b ac k - tr ac k in g   p r o ce s s   s im u ltan eo u s ly .   Fu r th er ,   in   th e  EMS PLA ,   f o r   s o lv in g   th e   ab o v e  is s u es,  an   in d ex in g   ap p r o ac h   is   u s ed   b y   u tili zin g   q u er y   an d   r ef er e n ce   s eq u e n ce   d en o te d   as    an d   .   T h e  s eq u en ce   is   f o r   th e     s eq u en ce   is   co n s tr u cted   in   t h e   f o r m at  o f   d ir ec ted - ac y clic - g r ap h   ( DAG)   wh ich   r ep r esen ts   th e  0   s eq u en ce .   Fo r     s eq u en c e,   a  p r ef ix - t r ee   s tr u ctu r e  is   co n s tr u cted   wh ic h   r ep r esen ts   th e  1   s eq u en ce .   T h e  p r e f ix - tr ee   is   co n s tr u cte d   i n   s u ch   a  m a n n e r   s u ch   th at  s im ilar ity   am o n g   t h e  ed g es  an d   n o d es  ca n   b e  f o u n d   i n   a  f aster   way .   I n   th e   f i n al  p r o ce s s   o f   th is   ap p r o ac h ,   a  d is tin ctiv e  s tr in g   is   ac h iev ed   wh ich   is   a  s u b - s tr in g   o f     s eq u en ce .   Fu r th er ,   ev er y   n o d e  in   th e   g iv en   tr ee   is   d en o ted   u s in g   a n d   in ter v al  s u f f ix - ar r ay .   B y   u s in g   th e  tr av er s in g   ap p r o ac h ,   th e  n o d es  wh ich   cr ea te  th e  s tr in g   ar e  s o r ted   i n   lex ico g r a p h ically   way .   Fu r th er ,   u s in g   th e  p r ef ix - tr ee ,   th e  n o d es  wh ich   ar e   s im ilar   o r   i d en tical  to   s u f f ix - a r r ay   a r e  u s ed   to   cr ea te   a  Pre f ix   DAG  ( P - DAG) .   E v er y   n o d e   in   P - DAG  is   u s ed   to   d en o te   s in g le  o r   m o r e   s u b - s tr in g   o f   s eq u en ce   .   C o n s id er    ( )   an d    ( )   ar e  t wo   f u n ctio n s   wh ich   ar e   u s ed   f o r   co n s tr u ctin g   p r e f ix - tr ee   an d   P - DAG,   wh er e     r ep r esen ts     or     s eq u en ce .   I n   t h e  E MSPLA   tech n iq u e,   th e   ( )   an d    ( )   ar e  c o m p u ted   in itially .   C o n s id er     wh ich   d en o tes  r o o t - n o d e   f o r    ( )   an d     d en o tes  r o o t - n o d e  f o r    ( ) .   T h e   b est     am o n g   th e    an d     s eq u en ce s   ar e  ev alu ated   u s in g   d y n am ic - p r o g r a m m in g   ap p r o ac h .   Fu r th er ,   we  c o n s id er   th r ee    ,   i.e . ,   , ,  , ,   an d   ,   wh ich   a r e  in itially   s et  to   n u ll  b y   co n s id er in g   t h e  r o o t - n o d es   ( )   an d   ( ) .   Fo r   ev er y   p ar e n t  in   tr ee     in    ( ) ,   ev alu atio n   is   d o n e  f o r    | ,   | ,   an d    | .   T h e  ev alu atio n   o f    |   is   d o n e  u s in g   ( 4 ) .      | =  { , − } −     ( 4 )     W h er e,     r ep r esen ts   p r o tein - lig an d   o p en - g ap   p e n alty   an d     r ep r esen ts   th e  p r o tein - lig an d   g ap - ex ten s io n   f u n ctio n .   Fu r th e r ,    |   is   ev alu at ed   b y   u tili zin g   ( 5 ) .   I n   ( 5 ) ,    r ep r esen ts   p ar en t   f o r   n o d e    in    ( ) .  Fin ally ,   th e  ev alu atio n   o f    |   is   d o n e   u s in g   ( 6 ) .   I n   ( 6 ) ,  ( ,   ;   , )   d en o tes  th e     am o n g   th e  ed g es  ( , )   an d   ( , ) .   T h e  ev al u atio n   o f   t h e  all  th e    ,   i.e . ,    ,    ,   an d      is   d o n e  u s in g   ( 7 ) .      | =  { , − } −     ( 5 )   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n d o n esian   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci     I SS N:   2 5 0 2 - 4 7 52       E MS P LA  fo r   a cc u r a te  fea tu r e  mo lecu la r   ex tr a ctio n   fr o m  p r o tein - lig a n d   i n tera ctio n s   ( S r in i d h i Ku lka r n i V )   585    | =  { + ( ,   ;   , ) , , , 0 }     ( 6 )     (  ,  ,  ) = { (  | ′ ,  | ′ ,  | ′ ) ℎ     | ′ > 0 ( − ∞ , − ∞ , − ∞ )     ℎ         ( 7 )     I n   ( 7 ) ,   ′ =   ∈    ( )  |   an d    ( )   r ep r esen t  th e  p ar en t - n o d es  f o r   .   Fu r th er ,      d en o tes   b est     f o r   s u b - s tr in g ,   th at  is   s im ilar ity   am o n g   s u b - s tr in g     an d   s u b - s tr in g   .   W h en    > 0 ,   th en   t h e   s u b - s tr in g     h as  a  g o o d   m atch   with   s u b - s tr in g   .   As  th e  SW   tech n iq u e   p r o v id ed   b etter   alig n er   b u t  to o k   m o r e   tim e  f o r   c o m p u tatio n ,   h e n ce ,   th e  E MSPLA   r ed u ce s   tim e  b y   r ed u cin g   th e  co m p u tatio n   an d   b y   u s in g   th e   tr av er s al  ap p r o ac h   o n    ( )   an d    ( ) .   T h e  d y n am ic - p r o g r am m in g   h elp s   to   i d en tify   b etter   m atch es  a m o n g   th e  p r o tein - li g an d   s eq u en ce s .   Fu r th er ,   a  m atc h in g - p air   ( , )   is   co n s tr u cted   wh en   a n   o p ti m al     is   ac h iev ed ,   th at  is   wh en      is   h ig h er   an d   s u f f ix - ar r ay   is   o f   s ize    with in   th e  th r esh o ld   v alu e.   Fu r th er ,   in   th e   m atch in g   p r o ce s s ,   th e  o p tim al  m atch   is   ac h iev ed   f r o m   ( , )   an d   b y   a n aly s is   o f   s u f f ix - ar r a y s   o f     an d     s eq u en ce s .   Fu r th e r ,   t h e  p r o tei n - lig an d s   a r e  u s ed   f o r   ex tr ac ti n g   f ea tu r es  u s in g   th e   C NN  w h ich   is   d is cu s s ed   in   th e  n ex t sectio n .     3. 4 .    F e a t ure  e x t r a ct io n us ing   CNN   Usi n g   th e  p r o tein - lig an d   s tr u ctu r e  s im ilar ity   ac h iev ed   f r o m   E MSPLA ,   th e  o u tp u t  is   p ass ed   o n   th e  C NN  lay er   f o r   f ea tu r e  e x tr ac tio n .   T h e  E MSPLA   s co r e s   th e  p r o tein - lig a n d   in   b etwe en   0   an d   1   in d icatin g   th at   h ig h er   s co r e  h as  s tr u ctu r e  s im ilar   to   th e   n ex t   p r o tein - lig an d   s eq u en ce .   W h en e v er ,   t h e  s im i lar ity   s co r e  am o n g   two   p r o tein - lig a n d   h as  m o r e  th an   two   s co r es,  th en   th e  m a x i m u m   p air - wis e  ch ain   E MSPL A - s co r e  was  g iv en   as  s im ilar ity   s co r e.   Als o ,   th e   d ataset  wh ich   was  co n s id er ed   f o r   test in g   co m p r is ed   p r o tein - lig an d s   h a v in g     ≤ 40%   o f   s im ilar ity   wh en   c o m p ar e d   with   th e  p r o tein - lig an d   tr ai n in g   s et.     3. 4 . 1 .   E m bedd ing s   T h e  E MSPLA - C NN  ap p r o ac h   f u r th er   u s es B E R T   ap p r o ac h   f o r   ex tr ac tio n   o f   am in o - ac i d   em b ed d in g s   r ep r esen ted   as   ∈ ×   f r o m   t h e  p r o tein - lig an d   s eq u en ce   as  it  h elp s   to   ex tr ac t  b etter   f ea tu r es  wh en   s ep ar atin g   th e  am i n o   ac id s   a n d   p r o tein s   f r o m   th e  p r o tein - li g an d   s eq u en ce .   T h e    r ep r esen t  h ig h est  s eq u en ce   len g th   o f   p r o tei n   an d     r ep r ese n ts   h id d en - s ize.   T h e   s eq u en ce s   wh ich   a r e  less   in   co m p ar is o n   with     ar e  s et  to   ze r o .   Usi n g   th e  am in o - ac i d   em b ed d in g s    ,   th e  p r o tein   em b e d d in g s   ar e  ac h iev e d   b y   av e r a g in g   am in o - ac id   em b ed d in g s   an d   r e p r esen ted   as    ∈ .   I n   an y   cir cu m s tan ce   w h er e  th e   p r o tein - lig an d   h as  m u lti - ch ain   s eq u en ce   s tr u ctu r e,   th e n   is   d iv id ed   in to   s in g le  s eq u en ce   s tr u ctu r e  an d   e v er y   am in o - ac id   e m b ed d in g   ex tr ac tio n   tak es  p lace .   Fu r th e r m o r e ,   th e   p r o tein s   h av in g   m u lti - c h ain   s eq u en ce   s tr u ctu r e ,   th e   p r o tei n   em b e d d in g s   a r e   ac h iev ed   in   th e   s im ilar   way ,   i. e. ,   b y   a v er ag in g   am in o - ac id   e m b ed d in g s   an d   is   r ep r esen ted   u s in g    ∈ × ,  wh er e    r ep r esen ts   to tal  p r o te in - ch ain s .   Fin ally ,   th e  p o s itio n   em b e d d in g s   r ep r esen ted   as  ∈ ×   ar e   m er g ed   with     to   ev alu ate  th e  p o s itio n   o f   ev er y   r esid u e.   T h e  ch ain   em b ed d in g s   ∈ ×   ar e  f u r th er   m er g ed   with     f o r   m o d ellin g   m u tli - ch ain   s eq u en ce   s tr u ctu r e  o f   p r o tein .   T h e    r ep r esen ts   h ig h est  to tal  ch ain s .   T h e  r esid u al  em b ed d i n g   ∈ ×   ar e  d en o ted   u s in g   ( 8 ) .   I n   ( 8 ) ,   ′ ∈ ×   r ep r esen ts   th e  ch ain - em b ed d in g     w ith   r esp ec t to   ch ain   o f   ev e r y   r esid u e.     =    ( + + ′   )   ( 8 )     3. 4 . 2 .  F ea t ure  e x t ra ct i o n   I n   th is   wo r k ,   1 - d im en s io n   C NN  ap p r o ac h   was  u s ed   f o r   e x tr ac tin g   f ea tu r es  f r o m   th e  n eig h b o r i n g   r esid u es  f r o m   th e  p r o tein - lig a n d   s eq u e n ce s .   I n   th e  tr ain in g   s et,   95%   o f   th e  p r o tein - lig a n d   b in d i n g s   h ad   ≤ 23   am in o - ac id   r esid u es.  Usi n g   th is ,   th e  C NN  ap p r o ac h   was  co n s tr u cted   in   s u c h   a  way   th at  t h e  f ea tu r es  co u ld   b e   ex tr ac ted   f r o m   th e  p r o tein - lig an d   b in d in g   s eq u e n ce .   I n   t h is   wo r k ,   th e  C NN  h ad   th r ee   b lo ck s   wh ich   wer e   s tack ed   o n   ea c h   lay er   o f   C NN,   s u ch   th at  f ea t u r es  co u ld   b e  ex tr ac ted   in   a  h ier a r ch al  wa y   in   th e   last   s tack ed   C NN  lay er .   T h e  s tack ed   lay e r   h ad   d i f f er en t  k er n el  wid th s   as  p r esen ted   in   Fig u r e  2 ,   i.e . ,   7 ,   5   a n d   3   with   d ilatio n   r ate  o f   3 ,   2   an d   1   r es p ec tiv ely .   I n   C NN,   th e  c o n v o lu tio n al  k er n el  × ×   tr an s f o r m e d   t h e  ×   in p u t  f ea tu r es  in to   × 1 ×   f ea tu r es  u s in g   ( 9 ) .   I n   ( 9 ) ,     r ep r esen ts   th e  d ilatio n - r ate,     r ep r esen t s   to ta l   ch an n els an d     r ep r esen ts   k e r n e l - wid th .     [ ] = ∑ [ + ∙ ] [ ] = 1   ( 9 )       Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 5 0 2 - 4 7 52   In d o n esian   J   E lec   E n g   &   C o m p   Sci ,  Vo l.  3 7 ,   No .   1 ,  J an u ar y   20 2 5 :   58 0 - 5 8 9   586       Fig u r e  2 .   Ar c h itectu r e  o f   p r o p o s ed   C NN  m o d el  in   E MSPLA - C NN       3. 4 . 3 .  P o s it io n - ba s ed  a t t ent io n m ec ha nis m   T h e  E MSPLA - C NN  u til izes  t h e  co n v o lu tio n   lay er s   f o r   ca p tu r in g   d e p en d e n cy   am o n g   n ei g h b o r in g   p r o tein - lig a n d   b in d in g   r esid u es.  Nev er th eless ,   b y   u s in g   s tack ed   lay er s   o f   C NN  o r   b y   u s in g   m o r e  k e r n el - wid th s ,   m ax im u m   p r o tein - lig an d   b i n d in g   d ep e n d en cies  ca n   b e  ex tr ac te d .   Als o ,   th is   in c r e ases   th e  co s t  wh ile   co m p u tatio n .   Hen ce ,   to   s o lv e  th is   is s u e,   an d   t o   ca p t u r e  m ax im u m   p r o tein - lig a n d   b in d i n g   d ep en d e n cies,  th is   wo r k   p r esen ts   a  n o v el  p o s itio n - b ased   em b e d d in g   atten tio n   ap p r o ac h .   T h e  p o s itio n - b ased   em b ed d in g   atten tio n   h elp s   in   ex t r ac tin g   m ax im u m   f ea tu r es  f r o m   th e  p r o tein - lig an d   b in d in g   s eq u en ce s .   Hen ce ,   th e    wh ich   r ep r esen ts   k ey   an d   ∈ ×   wh ich   r e p r esen ts   its   r esp ec tiv e  v alu e   is   o b tain ed   f r o m   th e   C NN  o u tp u t la y er   .  Fu r th er ,   th e  ∈ ×   wh ich   d e f in es th e   q u er y   is   ev alu ated   u s in g   ( 1 0 ) .     =    ( + + )   ( 10 )     W h er e,   ∈ ×   r ep r esen ts   th e  em b ed d in g s   wh ich   co n s is t  o f   p r o tei n - lig an d   em b ed d in g s   wit  r esp ec t  to   ea ch   ch ain - em b e d d in g   r esid u e.   T h e  r elatio n s h ip   am o n g   ev er y   p r o tein - lig a n d   p o s itio n   an d   n ex t  p r o tein - lig an d   p o s itio n   is   ev alu ated   u s in g   ( 1 1 ) .   T h e  ℎ  ℎ   in   ( 1 1 )   is   ev alu a ted   u s in g   ( 1 2 ) .   T h e  atten tio n   co m p o n en t  in   ( 1 2 )   is   ev alu ated   u s in g   ( 1 3 ) .      ℎ  ( , , ) =  ( ℎ  1 , ℎ  2 , … , ℎ  )   ( 11 )     ℎ  =    ( ℎ , ℎ , ℎ )   ( 12 )        ( , , ) =   ( √ )   ( 13 )     I n   ( 1 2 ) ,   ℎ   b elo n g s   to   × ,  ℎ   b elo n g s   to   × ,  ℎ b elo n g s   to   ×   an d   ℎ   b elo n g s   to   ×   wh ich   ar e  co n s id er   as  p ar am eter   m atr ix   an d     r ep r esen ts   to tal  h ea d s   p r esen t  in    ℎ  .   T h e  f in al  o u tp u t  ac h iev ed   b y   th e   ( 1 3 )   is   f u r t h er   u s ed   as  an   i n p u t to   th e  f ee d - f o r war d - n etwo r k   ( FF N)   wh ich   is   f u lly   co n n ec ted .   T h e   FF N  co m p r is es  o f   two   b i - lin ea r   tr a n s f o r m ati o n   h av in g   Gau s s ian - E r r o r   L in ea r - Un it  ac tiv atio n   f u n ctio n   i n   b etwe en   o f   FF N  lay er s .      ( ) = ( 1 + 1 ) 2 + 2   ( 14 )     Fu r th er ,   th e   n o r m aliza tio n   a n d   r esid u al  r elatio n s h ip   ar e  a p p li ed   to   ac h iev e  b etter   ac ce ler ati o n   f o r   c o m p u tatio n   an d   f o r   s tab le  g r a d ien ts .   T h e   f in al  o u t p u t  is   ac h iev ed   as  ∈ ×    wh ich   r ep r esen ts   th e  in f o r m a t io n   b etwe en   th e  d e p en d e n cies o f   p r o tein - lig an d   s eq u en ce s .     3. 4 . 4 .  Cla s s if ier   T h e  E MSPLA - C NN  u s e s   th e  f in al  o u tp u t  ∈ ×    f o r   p r e d ictio n   o f   th e  p r o tein - lig an d   b in d in g s   b y   m e r g in g   th e  p r o t ein - lig an d   e m b ed d in g s     an d   .   T h is   is   d o n e   u s in g   ( 1 5 ) .   T h e   class if icatio n   b lo ck   co n s is ts   o f   co n n ec ted   la y er s   with   4 - h id ee n   lay er s .   Fu r th er ,   th e    o u tp u t  is   u s ed   f o r   f i n al  p r ed ictio n   an d   class if icatio n   o f   ev er y   p o s itio n   o f   p r o tein - lig an d   s eq u en ce s   as  b in d er   o r   n o n - b in d e r .   T h e   o u tp u t  is   ev alu ated   u s in g   R MSE   wh ich   is   ev alu ated   u s in g   ( 1 6 ) .   I n   ( 1 6 ) ,   ̂   ar e  p r ed icted   v alu es,    ar e  o b s er v ed   v alu es,  an d     i s   to tal  o b s er v atio n s .   Usi n g   t h is   p r o p o s ed   E MSPLA - C NN  ap p r o ac h ,   t h e  r esu lts   wer e   ev alu ated ,   wh ich   ar e   d is cu s s ed   in   th e  n ex t sectio n .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n d o n esian   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci     I SS N:   2 5 0 2 - 4 7 52       E MS P LA  fo r   a cc u r a te  fea tu r e  mo lecu la r   ex tr a ctio n   fr o m  p r o tein - lig a n d   i n tera ctio n s   ( S r in i d h i Ku lka r n i V )   587   = ⊕   ( 15 )      ( ) = ( 1 + 1 ) 2 + 2   ( 16 )       4.   RE SU L T S AN D  D I SCU SS I O N   T h e  d ev el o p m en t  o f   th e   p r o te in - lig an d   i n ter ac tio n   p r ed ictio n   s y s tem   was  ac co m p lis h ed   u s in g   b o th   Py th o n   an d   C #   p r o g r am m in g   lan g u ag es,  lev er a g in g   th eir   r e s p ec tiv e  s tr en g th s   to   cr ea te  a  r o b u s t  an d   e f f icien t   s o lu tio n .   Py th o n ,   k n o wn   f o r   its   ex ten s iv e  lib r ar ies  an d   f r a m ewo r k s   in   d ata   p r o ce s s in g   an d   ML ,   p lay ed   a   cr u cial  r o le  in   th is   wo r k .   L i b r ar ies  s u ch   as  Nu m Py ,   Pan d as,  an d   SciPy   f ac ilit ated   d ata  m an ip u latio n   an d   an aly s is ,   wh ile  DL   f r am ew o r k s   lik e  T en s o r Flo w  an d   Py T o r ch   wer e   u tili ze d   f o r   m o d el  tr ain in g   an d   ev alu atio n .   Ad d itio n ally ,   c h e m in f o r m atics  to o ls   lik e  R DKit  wer e  em p lo y e d   to   h an d le  m o lecu lar   d ata.   On   th e   o th er   h an d ,   C #   was  in s tr u m en tal  in   in teg r atin g   th ese  m o d el s   in to   lar g er   s o f twar e  s y s tem s ,   en s u r i n g   ef f icien t   d ep lo y m e n t  an d   s ca lab ilit y   th r o u g h   th e  . NE T   C o r e  f r am ewo r k .   C #   lib r ar ies  s u ch   as  ML . NE T   an d   Acc o r d . NE T   wer e  u s ed   f o r   ML   task s   an d   s cien tific   co m p u tatio n s   with in   th e  ap p licatio n   en v ir o n m en t.  T h is   d u al - lan g u ag e  ap p r o ac h ,   co m b in in g   Py th o n ’ s  f lex i b ilit y   an d   co m p r eh e n s iv e  ML   ec o s y s tem   with   C # ’ s  p er f o r m an ce   an d   in teg r ati o n   ca p ab ilit ies,  r esu lted   in   a  p o wer f u l   s y s tem   f o r   p r ed ict in g   p r o tein - lig a n d   in ter ac tio n s .   T h e  h ar d war e  r e q u ir em en ts   in clu d e  an   I n tel  C o r e  i7   p r o ce s s o r ,   1 6   GB   o f   R AM ,   an d   at  leas t   5 0 0   GB   o f   f r ee   s to r ag e,   with   a  d e d icate d   GPU  r ec o m m en d ed   f o r   DL   task s .   T h e  s o f twar e  r eq u ir em en ts   en co m p ass   W in d o ws  1 1 ,   alo n g s id e  Py th o n   v er s io n   3 . 8   o r   h i g h er   an d   . NE T   C o r e  3 . 1   o r   h i g h er   f o r   C # .   T h is   co m p r eh e n s iv e  s etu p   e n s u r ed   th at  th e  s y s tem   is   b o th   ef f e ctiv e  an d   s ca lab le,   ca p ab le   o f   h an d lin g   c o m p lex   co m p u tatio n al  task s   in   th e   r ea l m   o f   p r o tein - lig a n d   in ter ac tio n s .   T h e  ev alu atio n   o f   th e  E MSPLA - C NN  wa s   d o n e  u s in g   PDB b in d   d ataset  [ 2 5 ] .   T h e  PDB b in d   v . 2 0 2 0   d ataset  in clu d es  b in d in g - s ite  in f o r m atio n   f o r   1 9 , 4 4 3   co m p lex es  o f   p r o tein - lig an d   th at  h a v e  b ee n   id e n tifie d   th r o u g h   ex p e r im en tatio n .   T h e   in f o r m atio n   is   av ailab le  in   b o th   MO L 2   an d   PDB   f ile  f o r m a ts .     T h e  ev alu atio n   was  d o n e  u s in g   R MSE   s co r e .   Als o ,   co m p ar is o n   was  d o n e   with   cu r r e n t  s tate - of - a r t - wo r k s .   T h e  r esu lts   ar e  s h o wn   in   Fig u r e  3   an d   i n   T ab le  1 .   T h e  Fig u r e   3   an d   T ab le   1   p r esen ts   a  co m p a r is o n   o f   v a r io u s   m o d els  b ased   o n   th eir   R MSE   in   p r ed ictin g   p r o tein - li g an d   i n ter ac tio n s ,   wh er e  a  lo wer   R MSE   in d icate s   b etter   p r ed ictiv e   ac cu r ac y .   Am o n g   t h e  m o d els  lis ted ,   th e  p r o p o s ed   E MSPLA - C NN  s tan d s   o u t  with   th e   lo w est  R MSE   o f   0 . 6 7 ,   s u g g esti n g   it  h as  th e  h ig h est  p r ed ictiv e  ac cu r ac y .   T h is   m o d el  u tili ze s   C N Ns  to   ca p tu r e  co m p lex   s p atial  f ea tu r es  o f   p r o tein - lig an d   in t er ac tio n s ,   h ig h lig h tin g   th e  ef f ec tiv en ess   o f   DL   tech n iq u es.   SQM2 . 2 0 ,   a n o th e r   r ec en t  m o d el  f r o m   2 0 2 4 ,   also   d em o n s tr ates  h ig h   ac cu r ac y   with   an   R MSE   o f   0 . 6 9 ,   in d icatin g   s ig n if ican t   im p r o v em e n ts   o v e r   ea r lier   m o d els.  I n   co n tr ast,  A u to Do ck Vin a,   d esp ite  b ein g   a   2 0 2 4   m o d el,   s h o ws  th e   h ig h est  R MSE   o f   2 . 8 5 ,   in d ic atin g   lo wer   p r ed i ctiv e  p er f o r m an ce   wh ich   is   d u e  to   its   m eth o d o lo g y .   Oth er   m o d els  lik e  MSGG  ( 2 0 2 0 )   a n d   SEGSA - DT A  ( 2 0 2 3 )   s h o w  m o d er ate  p e r f o r m an ce   with   R MSE s   o f   1 . 2 7   an d   1 . 3 1 9 ,   r esp ec tiv ely ,   wh ile  I GN  an d   R F - Sco r e,   b o th   f r o m   2 0 2 4 ,   h a v e  s lig h tly   h ig h er   R MSE s   o f   1 . 8 2   an d   1 . 8 9 .   Dee p DT A  ( 2 0 2 4 ) ,   a  DL - b ase d   m o d el,   p e r f o r m s   r ea s o n ab ly   well  with   an   R M SE  o f   1 . 3 4   b u t  d o es  n o t  m atch   th e  ac cu r ac y   o f   SQM2 . 2 0   an d   E MSPLA - C NN.   T h ese  r es u lts   in d icate   th at  n ewe r   m o d els,  esp ec ially   th o s e  in co r p o r atin g   a d v an ce d   ML   an d   DL   tec h n iq u es,  te n d   to   h av e   b etter   p r ed ictiv e   p er f o r m an ce .   T h e   im p r o v em e n ts   s ee n   in   m o d els  lik e  SQ M2 . 2 0   an d   E MSPLA - C NN  u n d er s co r e  th e  im p o r tan ce   o f   co n tin u ed   in n o v atio n   in   co m p u tatio n al   m eth o d o lo g ies  to   en h an ce   th e  ac cu r ac y   an d   r elia b ilit y   o f   p r o tein - lig an d   in ter ac tio n   p r e d ictio n s .           Fig u r e  3 .   R MSE   s co r es a ch iev ed   b y   d if f er e n t m o d els u s in g   PDB b in d   d ataset   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 5 0 2 - 4 7 52   In d o n esian   J   E lec   E n g   &   C o m p   Sci ,  Vo l.  3 7 ,   No .   1 ,  J an u ar y   20 2 5 :   58 0 - 5 8 9   588   T ab le  1 .   R MSE   s co r es c o m p ar is o n   with   cu r r en t state - of - ar t  wo r k s   an d   E MSPLA   ap p r o ac h   M o d e l s,   r e f e r e n c e ,   y e a r   R M S E   M S G G ,   [ 1 7 ] ,   2 0 2 0   1 . 2 7   S EG S A _ D TA ,   [ 2 2 ] ,   2 0 2 3   1 . 3 1 9   S Q M 2 . 2 0 ,   [ 2 4 ] ,   2 0 2 4   0 . 6 9   A u t o D o c k V i n a ,   [ 2 6 ] ,   2 0 2 4   2 . 8 5   I G N ,   [ 2 6 ] ,   2 0 2 4   1 . 8 2   RF - S c o r e ,   [ 2 6 ] ,   2 0 2 4   1 . 8 9   D e e p D TA ,   [ 2 6 ] ,   2 0 2 4   1 . 3 4   EM S P LA - C N N ,   [ P r o p o s e d ] ,   2 0 2 4   0 . 6 7       5.   CO NCLU SI O N   I n   th is   wo r k ,   th is   wo r k   d ev elo p ed   an d   e v alu ated   th e  E MSPLA - C NN,   a  n o v el  p r o tein - lig a n d   f ea tu r e   ex tr ac tio n   s y s tem   th at  c o m b i n es  C NNs  an d   a  p o s itio n - b as ed   atten tio n   m ec h an is m .   T h e  E MSPLA   wa s   u s ed   f o r   id e n tify in g   th e  s im ilar ity   b etwe en   th e  p r o tein s   an d   C NN  was  u s ed   to   ex tr ac t  lo ca l  f ea tu r es  f r o m   n eig h b o r in g   r esid u es  f r o m   t h e   p r o t ein   s eq u en ce s .   B y   lev er a g in g   th e   s tr en g th s   o f   Py t h o n   an d   C # ,   t h e  s y s tem   b en ef ited   f r o m   th e   ex ten s iv e  ML   lib r ar ies  in   Py th o n   an d   th e  in teg r atio n   an d   p e r f o r m an ce   ca p ab ilit ies  o f   C # .   T h e  E MSPLA   ap p r o ac h   u til ized   th e  PDB b in d   v . 2 0 2 0   d ataset,   an d   th r o u g h   r ig o r o u s   p r ep r o ce s s in g   an d   in n o v ativ e  m o d elin g   tech n iq u es,  th e  E MSPL A  ac h iev ed   s ig n if ican t  im p r o v e m en ts   in   p r ed ictiv e  ac cu r ac y ,   as  ev id en ce d   b y   an   R MSE   o f   0 . 6 7 .   T h e  E MSPLA - C NN  m o d el ’ s   ab ilit y   to   ca p tu r e  b o th   lo ca l   an d   lo n g - d is tan ce   d ep en d e n cies  in   p r o tein   s eq u e n c es,  f ac ilit ated   b y   th e  C NN   an d   atten tio n   m o d u les,  u n d er s c o r es  its   r o b u s tn es s   an d   e f f ec tiv en ess .   Ad d itio n ally ,   th e   E MSPLA   co n tr i b u tes  to   p r ec is e  s tr u ctu r al  s im ilar ity   a s s es s m en ts ,   f u r th e r   en h an cin g   th e   m o d el ’ s   p r ed ict iv e  p er f o r m a n ce .   T h e  r esu lts   i n d icate   th at  in te g r atin g   ad v a n ce d   DL   tech n iq u es  with   tr ad itio n al  s eq u en ce   alig n m en t  m eth o d s   ca n   s u b s tan tially   im p r o v e  th e  ac c u r ac y   o f   p r o tein - lig an d   in ter ac tio n   p r ed ictio n s .   T h is   w o r k   n o t o n ly   s ets  a  n ew  b en ch m ar k   in   p r ed ictiv e  p er f o r m an c e  b u t   also   p r o v id es   a  s ca lab le  an d   ef f icien t  f r am e wo r k   f o r   f u tu r e  d ev elo p m en ts   in   co m p u tatio n al  b i o lo g y .   C o n tin u ed   in n o v atio n   in   co m p u tatio n al  m eth o d o lo g ies,  as  d em o n s tr ated   h e r e,   is   cr u cial  f o r   ad v an cin g   th e   u n d er s tan d in g   an d   p r ed ictio n   o f   p r o tein - lig an d   i n ter ac tio n s .   Fo r   th e   f u tu r e   wo r k ,   th e   wo r k   will  b e  ex te n d ed   f o r   p r ed ictin g   an d   ev alu atin g   th e  p r o tein - lig an d   b in d in g   af f in ity .       RE F E R E NC E S   [ 1 ]   K .   A .   C a r p e n t e r   a n d   R .   B .   A l t m a n ,   “ D a t a b a ses  o f   l i g a n d - b i n d i n g   p o c k e t s  a n d   p r o t e i n - l i g a n d   i n t e r a c t i o n s , ”   C o m p u t a t i o n a l   a n d   S t r u c t u r a l   B i o t e c h n o l o g y   J o u r n a l ,   v o l .   2 3 ,   p p .   1 3 2 0 – 1 3 3 8 ,   M a r .   2 0 2 4 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . c s b j . 2 0 2 4 . 0 3 . 0 1 5 .   [ 2 ]   R .   M o r r i s,  K .   A .   B l a c k ,   a n d   E .   J.  S t o l l a r ,   “ U n c o v e r i n g   p r o t e i n   f u n c t i o n :   f r o m  c l a ssi f i c a t i o n   t o   c o m p l e x e s, ”   Ess a y s  i n   Bi o c h e m i st r y ,  v o l .   6 6 ,   n o .   3 ,   p p .   2 5 5 – 2 8 5 ,   A u g .   2 0 2 2 ,   d o i :   1 0 . 1 0 4 2 / e b c 2 0 2 0 0 1 0 8 .   [ 3 ]   R .   I .   Te l e a n u ,   A . - G .   N i c u l e sc u ,   E.   R o z a ,   O .   V l a d â c e n c o ,   A .   M .   G r u m e z e sc u ,   a n d   D .   M .   Te l e a n u ,   “ N e u r o t r a n smi t t e r s — k e y   f a c t o r s   i n   n e u r o l o g i c a l   a n d   n e u r o d e g e n e r a t i v e   d i s o r d e r s   o f   t h e   c e n t r a l   n e r v o u s  s y s t e m , ”   I n t e r n a t i o n a l   J o u r n a l   o f   M o l e c u l a r  S c i e n c e s ,   v o l .   2 3 ,   n o .   1 1 ,   p .   5 9 5 4 ,   M a y   2 0 2 2 ,   d o i :   1 0 . 3 3 9 0 / i j ms 2 3 1 1 5 9 5 4 .   [ 4 ]   H .   L u   e t   a l . ,   “ R e c e n t   a d v a n c e s   i n   t h e   d e v e l o p m e n t   o f   p r o t e i n – p r o t e i n   i n t e r a c t i o n s   m o d u l a t o r s :   m e c h a n i s ms  a n d   c l i n i c a l   t r i a l s, ”   S i g n a l   T r a n s d u c t i o n   a n d   T a rg e t e d   T h e ra p y ,   v o l .   5 ,   n o .   1 ,   S e p .   2 0 2 0 ,   d o i :   1 0 . 1 0 3 8 / s 4 1 3 9 2 - 0 2 0 - 0 0 3 1 5 - 3.   [ 5 ]   X .   D u   e t   a l . ,   “ I n si g h t s  i n t o   p r o t e i n – l i g a n d   i n t e r a c t i o n s :   me c h a n i sms ,   m o d e l s,  a n d   met h o d s ,”  I n t e r n a t i o n a l   J o u rn a l   o f   M o l e c u l a r  S c i e n c e s ,   v o l .   1 7 ,   n o .   2 ,   p .   1 4 4 ,   Ja n .   2 0 1 6 ,   d o i :   1 0 . 3 3 9 0 / i j ms 1 7 0 2 0 1 4 4 .   [ 6 ]   P .   O j e d a - M a y   e t   a l . ,   “ D y n a mi c   c o n n e c t i o n   b e t w e e n   e n z y ma t i c   c a t a l y si s a n d   c o l l e c t i v e   p r o t e i n   m o t i o n s , ”   B i o c h e m i st ry ,   v o l .   6 0 ,   n o .   2 8 ,   p p .   2 2 4 6 – 2 2 5 8 ,   Ju l .   2 0 2 1 ,   d o i :   1 0 . 1 0 2 1 / a c s. b i o c h e m. 1 c 0 0 2 2 1 .   [ 7 ]   K .   D z o b o ,   “ Th e   r o l e   o f   n a t u r a l   p r o d u c t s   a s   so u r c e s  o f   t h e r a p e u t i c   a g e n t s  f o r   i n n o v a t i v e   d r u g   d i sc o v e r y , ”   C o m p re h e n si v e   Ph a rm a c o l o g y ,   p p .   4 0 8 – 4 2 2 ,   2 0 2 2 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / B 9 7 8 - 0 - 12 - 8 2 0 4 7 2 - 6 . 0 0 0 4 1 - 4.   [ 8 ]   R .   F r i e d ma n ,   “ C o m p u t a t i o n a l   s t u d i e s  o f   p r o t e i n – d r u g   b i n d i n g   a f f i n i t y   c h a n g e s   u p o n   m u t a t i o n s  i n   t h e   d r u g   t a r g e t , ”   WIRE s  C o m p u t a t i o n a l   Mo l e c u l a r  S c i e n c e ,   v o l .   1 2 ,   n o .   1 ,   A u g .   2 0 2 1 ,   d o i :   1 0 . 1 0 0 2 / w c ms.1 5 6 3 .   [ 9 ]   N .   V e r ma  e t   a l . ,   “ S S n e t :   a   d e e p   l e a r n i n g   a p p r o a c h   f o r   p r o t e i n - l i g a n d   i n t e r a c t i o n   p r e d i c t i o n ,”  I n t e rn a t i o n a l   J o u rn a l   o f   M o l e c u l a r   S c i e n c e s ,   v o l .   2 2 ,   n o .   3 ,   p .   1 3 9 2 ,   Ja n .   2 0 2 1 ,   d o i :   1 0 . 3 3 9 0 / i j ms 2 2 0 3 1 3 9 2 .   [ 1 0 ]   H .   W a n g ,   “ P r e d i c t i o n   o f   p r o t e i n – l i g a n d   b i n d i n g   a f f i n i t y   v i a   d e e p   l e a r n i n g   mo d e l s , ”   Bri e f i n g s   i n   b i o i n f o rm a t i c s ,   v o l .   2 5 ,   n o .   2 ,   Ja n .   2 0 2 4 ,   d o i :   1 0 . 1 0 9 3 / b i b / b b a e 0 8 1 .   [ 1 1 ]   Y .   W a n g ,   Q .   J i a o ,   J .   W a n g ,   X .   C a i ,   W .   Z h a o ,   a n d   X .   C u i ,   “ P r e d i c t i o n   o f   p r o t e i n - l i g a n d   b i n d i n g   a f f i n i t y   w i t h   d e e p   l e a r n i n g , ”   C o m p u t a t i o n a l   a n d   S t ru c t u r a l   Bi o t e c h n o l o g y   J o u r n a l ,   v o l .   2 1 ,   p p .   5 7 9 6 – 5 8 0 6 ,   Ja n .   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . c s b j . 2 0 2 3 . 1 1 . 0 0 9 .   [ 1 2 ]   E .   E l b a sa n i ,   S .   N .   N j i m b o u o m,   T. - J.   O h ,   E . - H .   K i m ,   H .   L e e ,   a n d   J. - D .   K i m ,   “ G C R N N :   g r a p h   c o n v o l u t i o n a l   r e c u r r e n t   n e u r a l   n e t w o r k   f o r   c o m p o u n d – p r o t e i n   i n t e r a c t i o n   p r e d i c t i o n , ”   BM C   b i o i n f o rm a t i c s ,   v o l .   2 2 ,   n o .   S 5 ,   N o v .   2 0 2 1 ,   d o i :   1 0 . 1 1 8 6 / s 1 2 8 5 9 - 0 2 2 - 0 4 5 6 0 - x.   [ 1 3 ]   A .   D h a k a l ,   C .   M c K a y ,   J.  J.  Ta n n e r ,   a n d   J.  C h e n g ,   “ A r t i f i c i a l   i n t e l l i g e n c e   i n   t h e   p r e d i c t i o n   o f   p r o t e i n – l i g a n d   i n t e r a c t i o n s :   r e c e n t   a d v a n c e s a n d   f u t u r e   d i r e c t i o n s , ”   Bri e f i n g s  i n   Bi o i n f o rm a t i c s ,   v o l .   2 3 ,   n o .   1 ,   N o v .   2 0 2 1 ,   d o i :   1 0 . 1 0 9 3 / b i b / b b a b 4 7 6 .   [ 1 4 ]   W .   Je o n   a n d   D .   K i m,   “ F P 2 V EC :   a   n e w   m o l e c u l a r   f e a t u r i z e r   f o r   l e a r n i n g   mo l e c u l a r   p r o p e r t i e s , ”   Bi o i n f o rm a t i c s ,   v o l .   3 5 ,   n o .   2 3 ,     p p .   4 9 7 9 – 4 9 8 5 ,   M a y   2 0 1 9 ,   d o i :   1 0 . 1 0 9 3 / b i o i n f o r m a t i c s/ b t z 3 0 7 .   [ 1 5 ]   K .   C h o u d h a r y   e t   a l . ,   “ R e c e n t   a d v a n c e s  a n d   a p p l i c a t i o n s  o f   d e e p   l e a r n i n g   m e t h o d s  i n   ma t e r i a l s  sc i e n c e , ”   n p j   C o m p u t a t i o n a l   Ma t e r i a l s,  v o l .   8 ,   n o .   1 ,   A p r .   2 0 2 2 ,   d o i :   1 0 . 1 0 3 8 / s 4 1 5 2 4 - 0 2 2 - 0 0 7 3 4 - 6.   [ 1 6 ]   Y .   S i   e t   a l . ,   “ D e e p   r e p r e s e n t a t i o n   l e a r n i n g   o f   p a t i e n t   d a t a   f r o m  e l e c t r o n i c   h e a l t h   r e c o r d s  ( EH R ) :   a   s y st e ma t i c   r e v i e w , ”   J o u r n a l   o f   Bi o m e d i c a l   I n f o rm a t i c s ,   v o l .   1 1 5 ,   p .   1 0 3 6 7 1 ,   M a r .   2 0 2 1 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . j b i . 2 0 2 0 . 1 0 3 6 7 1 .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n d o n esian   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci     I SS N:   2 5 0 2 - 4 7 52       E MS P LA  fo r   a cc u r a te  fea tu r e  mo lecu la r   ex tr a ctio n   fr o m  p r o tein - lig a n d   i n tera ctio n s   ( S r in i d h i Ku lka r n i V )   589   [ 1 7 ]   S .   W a n g ,   Z.   Li ,   S .   Zh a n g ,   M .   Ji a n g ,   X .   W a n g ,   a n d   Z.   W e i ,   “ M o l e c u l a r   p r o p e r t y   p r e d i c t i o n   b a s e d   o n   a   mu l t i c h a n n e l   s u b st r u c t u r e   g r a p h , ”   I E EE  A c c e ss ,   v o l .   8 ,   p p .   1 8 6 0 1 – 1 8 6 1 4 ,   J a n .   2 0 2 0 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / a c c e ss. 2 0 2 0 . 2 9 6 8 5 3 5 .   [ 1 8 ]   D .   D e n g ,   X .   C h e n ,   R .   Z h a n g ,   Z.   Le i ,   X .   W a n g ,   a n d   F .   Z h o u ,   “ X G r a p h B o o st :   e x t r a c t i n g   g r a p h   n e u r a l   n e t w o r k - b a se d   f e a t u r e s   f o r   a   b e t t e r   p r e d i c t i o n   o f   mo l e c u l a r   p r o p e r t i e s , ”   J o u r n a l   o f   C h e m i c a l   I n f o rm a t i o n   a n d   Mo d e l i n g ,   v o l .   6 1 ,   n o .   6 ,   p p .   2 6 9 7 – 2 7 0 5 ,   M a y   2 0 2 1 ,   d o i :   1 0 . 1 0 2 1 / a c s.j c i m . 0 c 0 1 4 8 9 .   [ 1 9 ]   J.  L i   a n d   X .   Ji a n g ,   “ M o l - B ER T :   a n   e f f e c t i v e   m o l e c u l a r   r e p r e se n t a t i o n   w i t h   B E R T   f o r   m o l e c u l a r   p r o p e r t y   p r e d i c t i o n ,”    Wi re l e ss   C o m m u n i c a t i o n s  a n d   M o b i l e   C o m p u t i n g ,   v o l .   2 0 2 1 ,   p p .   1 – 7 ,   S e p .   2 0 2 1 ,   d o i :   1 0 . 1 1 5 5 / 2 0 2 1 / 7 1 8 1 8 1 5 .   [ 2 0 ]   Z.   Y a n g ,   W .   Zh o n g ,   L.   Z h a o ,   a n d   C .   Y . - C .   Ch e n ,   “ M G r a p h D TA :   d e e p   m u l t i sc a l e   g r a p h   n e u r a l   n e t w o r k   f o r   e x p l a i n a b l e   d r u g – t a r g e t   b i n d i n g   a f f i n i t y   p r e d i c t i o n , ”   C h e m i c a l   S c i e n c e ,   v o l .   1 3 ,   n o .   3 ,   p p .   8 1 6 – 8 3 3 ,   2 0 2 2 ,   d o i :   1 0 . 1 0 3 9 / d 1 s c 0 5 1 8 0 f .   [ 2 1 ]   N .   W e n ,   G .   L i u ,   J.  Z h a n g ,   R .   Z h a n g ,   Y .   F u ,   a n d   X .   H a n ,   “ A   f i n g e r p r i n t s  b a s e d   m o l e c u l a r   p r o p e r t y   p r e d i c t i o n   met h o d   u si n g   t h e   B ER T  m o d e l , ”   J o u r n a l   o f   C h e m i n f o r m a t i c s ,   v o l .   1 4 ,   n o .   1 ,   O c t .   2 0 2 2 ,   d o i :   1 0 . 1 1 8 6 / s 1 3 3 2 1 - 0 2 2 - 0 0 6 5 0 - 3.   [ 2 2 ]   Y .   G u   e t   a l . ,   “ P r o t e i n – l i g a n d   b i n d i n g   a f f i n i t y   p r e d i c t i o n   w i t h   e d g e   a w a r e n e ss  a n d   s u p e r v i s e d   a t t e n t i o n , ”   i S c i e n c e ,   v o l .   2 6 ,   n o .   1 ,     p p .   1 0 5 8 9 2 – 1 0 5 8 9 2 ,   J a n .   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . i s c i . 2 0 2 2 . 1 0 5 8 9 2 .   [ 2 3 ]   L.   X u ,   S .   P a n ,   L .   X i a ,   a n d   Z.   L i ,   “ M o l e c u l a r   p r o p e r t y   p r e d i c t i o n   b y   c o mb i n i n g   LST M   a n d   G A T, ”   Bi o m o l e c u l e s ,   v o l .   1 3 ,   n o .   3 ,     p p .   5 0 3 – 5 0 3 ,   M a r .   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 3 3 9 0 / b i o m 1 3 0 3 0 5 0 3 .   [ 2 4 ]   A .   P e c i n a ,   J .   F a n f r l í k ,   M .   Le p š í k ,   a n d   J.  Ř e z á č ,   “ S Q M 2 . 2 0 :   s e m i e m p i r i c a l   q u a n t u m - m e c h a n i c a l   sc o r i n g   f u n c t i o n   y i e l d s  D F T - q u a l i t y   p r o t e i n – l i g a n d   b i n d i n g   a f f i n i t y   p r e d i c t i o n s  i n   m i n u t e s, ”   N a t u re  c o m m u n i c a t i o n s ,   v o l .   1 5 ,   n o .   1 ,   F e b .   2 0 2 4 ,   d o i :   1 0 . 1 0 3 8 / s 4 1 4 6 7 - 0 2 4 - 4 5 4 3 1 - 8.   [ 2 5 ]   B e g i n n e r ’ s  G u i d e   t o   t h e   P D B b i n d   D a t a b a s e   ( v . 2 0 2 0 ) ,   [ O n l i n e ] .   A v a i l a b l e :   h t t p : / / w w w . p d b b i n d . o r g . c n / d o w n l o a d / p d b b i n d _ 2 0 2 0 _ i n t r o . p d f   [ 2 6 ]   J.  Li   e t   a l . ,   “ Le a k   p r o o f   P D B B i n d :   a   r e o r g a n i z e d   d a t a se t   o f   p r o t e i n - l i g a n d   c o mp l e x e s  f o r   m o r e   g e n e r a l i z a b l e   b i n d i n g   a f f i n i t y   p r e d i c t i o n , ”   A r X i v ,   p .   a r X i v : 2 3 0 8 . 0 9 6 3 9 v 2 ,   M a y   2 0 2 4 ,   A c c e sse d :   M a y   2 0 ,   2 0 2 4 .   [ O n l i n e ] .   A v a i l a b l e :   h t t p s : / / p u b me d . n c b i . n l m. n i h . g o v / 3 7 6 4 5 0 3 7 / .       B I O G RAP H I E S O F   AUTH O RS       S r in id h i  K u lk a r n i  V          o b tai n e d   h is  b a c h e lo r  d e g re e   in   I n fo rm a ti o n   S c ien c e   a n d   En g i n e e rin g   fr o m   Visv e sv a ra y a   Tec h n o l o g ica l  Un i v e rsity   Be lg a u m ,   M a ste rs  in   Co m p u te r   S c ien c e   a n d   En g in e e rin g   fro m   Visv e sv a ra y a   Tec h n o l o g ica l  Un i v e rsity   Be lg a u m ,   M a ste r  o f   Arts  in   S a n sk rit   fr o m   Ka rn a tak a   sta te  o p e n   Un iv e rsit y ,   Dip l o m a   in   Dv a it a Ve d a n ta  fro m   Ti ru p a t h i  S a n s k rit   Un i v e rsity .   He   h a s  1 0   y e a rs  o f  tea c h i n g   E x p e ri e n c e   a t  u n d e rg ra d u a te  lev e l   o f  En g in e e rin g .   He   h a s  g u i d e d   m o re   th a n   1 5   P r o jec ts  a n d   8   m i n i  p ro jec ts  a t  u n d e rg ra d u a te   lev e l.   He   h a s  n u m e ro u s   re se a rc h   p a p e rs  in   h is  c r e d it   i n   n a ti o n a l  a n d   in tern a ti o n a l   c o n fe re n c e .  He   h a s  a lso   p u b li sh e d   a   p a p e r  i n   re fe rre d   jo u rn a l .   He   h a s  a ls o   p a rti c ip a ted   i n   se v e ra l   F a c u lt y   De v e lo p m e n t   P ro g ra m s  a n d   w o r k sh o p s.   His  a re a s  o f   i n tere st  i n c l u d e   s o c ial  n e two rk s,   c l o u d   c o m p u ti n g ,   Io T ,   b i g   d a ta,   d e sig n   a n d   a n a l y sis  o f  a l g o rit h m s,  a n d   d a ta  stru c tu re s .   He   h a s  t h e   h o n o rs  o f  L ife  M e m b e r  o f  IS T E,   CS I  a n d   is  a n   a ss istan t  p ro f e ss o r  a t  Jy o th y   In stit u te  o f   Tec h n o l o g y .   He   c a n   b e   c o n tac ted   a t  e m a il :  su d h a su re n 0 5 @ g m a il . c o m .       Dr .   G a n e sh  Dha n d a p a n i          h a s  c o m p lete d   h is  M CA  in   Bh a r a th iar  Un iv e rsity   Co imb a to re ,   M .   P h il   a t  M . S   U n iv e rsit y ,   Ti ru n e lv e li ,   M . Tec h .   a t  S a ty a b h a m a   Un i v e rsity   Ch e n n a i   a n d   P h . D.   in   Im a g e   p ro c e ss in g   a t   Bh a ra th iar  Un i v e rsity .   He   h a s  2 6 +   y e a rs  o f   e x p e rien c e   in   tea c h in g   a n d   h is  p ro fe ss io n a l  e x c e ll e n c e   is  th ro u g h   re su lt - o rien ted   a p p ro a c h ,   h a rd   w o rk ,   se lf - m o ti v a ti o n   a n d   p e rse v e ra n c e   in   tea c h i n g   c a rrier.  He   h a s  p u b li sh e d   p a p e rs  in   m a n y   S c o p u s   jo u rn a ls,   c o n fe re n c e s  a n d   UG C  c a re   jo u r n a ls.  His   a r e a s  o f  re se a rc h   a n d   tea c h in g   a re   ima g e   p ro c e ss i n g ,   c o m p u t e r  n e two r k s,  c ry p t o g ra p h y   a n d   c lo u d   se c u rit y ,   so ftwa re   e n g in e e rin g ,   a n d   m a c h i n e   lea rn in g .   He   c a n   b e   c o n tac ted   a t  e m a il :  g a n e sh d @g m a il . c o m .       Dr .   K u r e e c k a l  V.  Ra m e sh           is  th e   p ro fe ss o r   a n d   h e a d   o f  t h e   De p a rtme n t  o f  Bio tec h n o lo g y   a t  JA IN  (De e m e d - to - b e   Un i v e rsity )   in   Be n g a lu ru .   He   sp e c ialize s  in   Ag ricu lt u ra l  M icro b io l o g y   a n d   Bio in f o rm a ti c s,  h o l d i n g   a   P h . D .   in   Ag ricu lt u ra l  M icro b io l o g y   fro m   th e   Un iv e rsity   o f  Ag ricu l tu ra l  S c ien c e s,  Ba n g a lo re   (2 0 0 4 ).   Wi th   a   c a re e r  sp a n n in g   o v e r   two   d e c a d e s,  Dr.   Ra m e sh   h a s  h e l d   v a ri o u s  a c a d e m ic  a n d   c o n s u lt i n g   p o siti o n s,   in c l u d i n g   ro les   a s  P ro fe ss o r   a n d   C o o r d in a t o r,   a n d   Lec tu re r   a t   p r o m in e n t   i n sti tu ti o n s   in   Be n g a lu ru .   His   re se a rc h   fo c u se s  o n   c o m p u tati o n a l  b io lo g y ,   p a rti c u larl y   in   3 D  m o d e li n g   o f  p ro tei n s  fro m   m icro b ial  s o u rc e s  su c h   a s  TB  b a c teria   a n d   S ARS - C o V - 2 ,   d o c k in g   n o v e l  p h y t o c h e m ica l  li g a n d s  o n   m o d e led   p ro tein s,  a n d   in   sili c o   st u d ies   o f   th e   str u c tu ra l   a n d   fu n c ti o n a l  d iv e rsity   o f   b e h a v i o ra l  g e n e s  in   so c ial  o rg a n ism s  li k e   A p is  m e ll ifera .   He   c a n   b e   c o n tac ted   a t  e m a il :   k v . ra m e sh @ja in u n i v e rsity . a c . i n .     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.