Beyond the Scope of Free-Wilson Analysis: Building Interpretable QSAR Models with Machine Learning Algorithms

A novel methodology was developed to build Free-Wilson like local QSAR models by combining R-group signatures and the SVM algorithm. Unlike Free-Wilson analysis this method is able to make predictions for compounds with R-groups not present in a training set. Eleven public data sets were chosen as test cases for comparing the performance of our new method with several other traditional modeling strategies, including Free-Wilson analysis. Our results show that the R-group signature SVM models achieve better prediction accuracy compared with Free-Wilson analysis in general. Moreover, the predictions of R-group signature models are also comparable to the models using ECFP6 fingerprints and signatures for the whole compound. Most importantly, R-group contributions to the SVM model can be obtained by calculating the gradient for R-group signatures. For most of the studied data sets, a significant correlation with that of a corresponding Free-Wilson analysis is shown. These results suggest that the R-group contribution can be used to interpret bioactivity data and highlight that the R-group signature based SVM modeling method is as interpretable as Free-Wilson analysis. Hence the signature SVM model can be a useful modeling tool for any drug discovery project

Beyond the Scope of Free-Wilson Analysis: Building Interpretable QSAR Models with Machine Learning Algorithms

A novel methodology was developed to build Free-Wilson like local QSAR models by combining R-group signatures and the SVM algorithm. Unlike Free-Wilson analysis this method is able to make predictions for compounds with R-groups not present in a training set. Eleven public data sets were chosen as test cases for comparing the performance of our new method with several other traditional modeling strategies, including Free-Wilson analysis. Our results show that the R-group signature SVM models achieve better prediction accuracy compared with Free-Wilson analysis in general. Moreover, the predictions of R-group signature models are also comparable to the models using ECFP6 fingerprints and signatures for the whole compound. Most importantly, R-group contributions to the SVM model can be obtained by calculating the gradient for R-group signatures. For most of the studied data sets, a significant correlation with that of a corresponding Free-Wilson analysis is shown. These results suggest that the R-group contribution can be used to interpret bioactivity data and highlight that the R-group signature based SVM modeling method is as interpretable as Free-Wilson analysis. Hence the signature SVM model can be a useful modeling tool for any drug discovery project

Using conformal prediction to prioritize compound synthesis in drug discovery

The choice of how much money and resources to spend to understand certain problems is of high interest in many areas. This work illustrates how computational models can be more tightly coupled with experiments to generate decision data at lower cost without reducing the quality of the decision. Several different strategies are explored to illustrate the trade off between lowering costs and quality in decisions. AUC is used as a performance metric and the number of objects that can be learnt from is constrained. Some of the strategies described reach AUC values over 0.9 and outperforms strategies that are more random. The strategies that use conformal predictor p-values show varying results, although some are top performing. The application studied is taken from the drug discovery process. In the early stages of this process compounds, that potentially could become marketed drugs, are being routinely tested in experimental assays to understand the distribution and interactions in humans

Conformal Regression for Quantitative Structure–Activity Relationship ModelingQuantifying Prediction Uncertainty

Making predictions with an associated confidence is highly desirable as it facilitates decision making and resource prioritization. Conformal regression is a machine learning framework that allows the user to define the required confidence and delivers predictions that are guaranteed to be correct to the selected extent. In this study, we apply conformal regression to model molecular properties and bioactivity values and investigate different ways to scale the resultant prediction intervals to create as efficient (i.e., narrow) regressors as possible. Different algorithms to estimate the prediction uncertainty were used to normalize the prediction ranges, and the different approaches were evaluated on 29 publicly available data sets. Our results show that the most efficient conformal regressors are obtained when using the natural exponential of the ensemble standard deviation from the underlying random forest to scale the prediction intervals, but other approaches were almost as efficient. This approach afforded an average prediction range of 1.65 pIC50 units at the 80% confidence level when applied to bioactivity modeling. The choice of nonconformity function has a pronounced impact on the average prediction range with a difference of close to one log unit in bioactivity between the tightest and widest prediction range. Overall, conformal regression is a robust approach to generate bioactivity predictions with associated confidence

Visby Innerstad : En användningsplan

Sedan lång tid föreligger i stort sett enighet om att bevara innerstadens bebyggelse och att anpassa eventuella nytillskott till det redan bestående. Med den inställningen har förändringsprocessen både dämpats och mildrats men ändå inte bragts att avstanna. Förändringar sker ständigt om det också huvudsakligen i smått: de många synbart så anspråkslösa byggnadsåtgärderna adderar efterhand ihop sig till något större och mer genomgripande. Långsamt, nästan omärkligt, ändrar innerstaden sitt ansikte.Ändå är det inte själva husen som förändrats mest utan användningen av dem. Ur funktionell synpunkt har 1950 - och 60-talen har varit något av en omstörtning i innerstadens historia: den har förlorat nästan hälften av de boende, en stor del av detaljhandeln och praktiskt taget helt sin gamla roll som skolcentrum. I gengäld har ytterstaden vuxit ut till ett sammanhängande kilometerbrett bälte. Till stor del av denna funktionella förändring en följd av beslutet att bevara innerstadens bebyggelse. Vad som inte fått plats inom den gamla ramen har etablerats utandör den.Föreliggande arbete vill ge en översiktlig bild av förändringsförloppen, sedda i ett långt tidsperspektiv men med tonvikt på dagsläget. Bebyggelsen tas upp till utförlig granskning men också användningen av den. Det är just samspelet mellan husen och de funtkioner, de fyller, som kan sägas utgöra bokens huvudtema. I de flesta fall är detta sammanhang hus-användning alldeles konfliktfritt och föranleder därför inte heller någon diskussion. Vad som behandlas är de relativt få problematiska fallen, hus som borde rustas upp för att fylla sin uppgift, hus som är olämpligt nyttjade eller inte använda alls. En serie sådana fall tas upp till systematisk genomgång; samtidigt berörs också de trafik - och miljömässiga konsekvenserna. Bokens syfte är alltså klart: den ger ett underlag av fakta för arbetet med att jämka samman byggnader och användningsformer. I den meningen kan skriften kallas en anvädningsplan för Visby innanför murarna.Arkitekturskolanas arbete har bedrivitis parallellt med den kommunala Innerstadskommitténs verksamhet. Något organiserat samarbete har inte förekommit med de informella kontakterna har varit både täta och goda. Att likheterna mellan Innerstadskommittén och Arkitekturskolans slutsatser blivit så pass stora, kan tillskrivas en gemensam helhetssyn.En av Arkitekturskolans elever, arkitekt Lars-Ingvar Larsson, har tidigare självständigt genomfört en undersökning av förändringar i innerstaden 1945-70- Denna studie publicerats separat och bör uppfattas som ett komplement till den hör föreliggande.Förutom de i innehållsförteckningen nämnda har ytterligare några aktivt medverkat i arbetet. Studiet av trafikfrågorna i innerstaden, i hamnen och öster om ringmuren leddes av Åke Claesson, I fältstudier och diskussioner medverkande Göran Månsson.Arkitekturskolan har fått god hjälp av ett antal initierade personer i Visby. Särskild tacksamhet är vi skyldiga byggnadsnämnden ordförande Henning Jacobson, kommunalrådet C B Stenström, stadsarkitekten Måns Hagbergm f. länsbostadsdorektören Åke Malmberg och landsantikvarien Gunnar Svahnström. I boken publiceringskostnaderna har ekonomiskt bidrag lämnats av Gotlands kommun och Riksantikvarieämbetet.Boken har redigerats av Sture Balgård och Ann Mari Westerlind med hjälp av Henrik O Andersson, Bo Ek, Göran Lindahl, Fredrik von Platen, John Sjöström Gunnar Westerlind och Hans Wetterfors.Skeppsholmen, Stockholm, sommaren 1973.Arkitekturskolans lärare och elever.Konsthögskolans arkitekturskola i Stockholm har under läsåret 1972/73 studerat bevarande - och förnyelseproblem i Visby. Staden innanför murarna har naturligt nog utgjort tyngdpunkten i arbetet - den här inte bara historiskt och estetiskt fängslande utan erbjuder också ovanliga möjligheter att tränga in i frågor, som annars sällan har en så klar och renodlad karaktär. </p