Ignota Labs与Broad Institute合作发表DILIPredictor，提升药物性肝损伤预测
Ignota Labs与Broad Institute合作在《Journal of Chemical Information and Modelling》发表研究，提出先预测九项代理DILI标签、再与化学结构特征结合预测药物性肝损伤的DILIPredictor模型。
推荐理由：该研究把体外与体内代理指标并入特征，比较其对DILI预测的提升，并给出可复用的公开模型。
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Ignota Labs 官网资讯精选AI 评分6060
Ignota Labs 官网资讯精选AI 评分5858 Ignota Labs与Broad Institute发布FDA药物心脏毒性等级首批公开分类器
Ignota Labs与Broad Institute合作，基于美国FDA的DICTrank数据集构建药物诱导心脏毒性（DICT）预测分类器，成果发表于《Journal of Chemical Information and Modelling》。
推荐理由：研究基于FDA的DICTrank数据集构建公开分类器，比较化学与生物特征对药物心脏毒性的预测能力。