ToxCast/Tox21 어세이 데이터 기반 머신러닝 모델 성능 비교: 독성 이진분류 문제에서 클래스 균형도 및 데이터 갯수 영향 분석

김창헌; 정재성; 최진희

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자료유형: 학술대회자료

저자정보: 김창헌 (서울시립대학교) 정재성 (서울시립대학교) 최진희 (서울시립대학교)

저널정보: 환경독성보건학회 환경독성보건학회 심포지엄 및 학술대회 환경독성보건학회 2021 춘계연합학술대회 초록집 [2개 학회 공동개최]

발행연도: 2021.5

수록면: 100 - 100 (1page)

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머신러닝은 인공지능의 한 분야로써, 기존 데이터의 패턴을 학습하여 목표 데이터를 추론하는 방법이다. 최근 고속대량스크리닝 및 독성유전체학 데이터 등 독성 빅데이터의 양과 유형이 증가함에 따라, 기계학습을 이용한 독성예측 연구가 주목을 받고 있다. 본 연구에서는 랜덤포레스트(RF) 모델과 ToxCast 데이터를 이용하여 화학물질의 구조정보로부터 독성을 예측하였다. 그리고 각 assay에서 활성(양성) 및 비활성(음성) 클래스가 불균형인 assay로 학습한 모델과 균형인 assay 모델의 성능을 비교하여 어떠한 차이가 발생하는지 알아보았다. 335개 ToxCast assay 중 활성 화학물질의 비율이 40~60%인 균형 assay 3개와 활성 화학물질의 비율이 20% 이하인 불균형 assay 28개가 선정되었다. 각 화학물질의 구조정보로써 분자지문의 한 종류인 MACCS keys를 사용했으며 불균형 assay 28개에 대해서는 훈련 데이터에 SMOTEENN 리샘플링 기법을 적용하였다. 훈련 세트, ... 전체 초록 보기

#QSAR #toxicity prediction #machine learning #ToxCast #class imbalance

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