hdADMET：基于异质网络与核方法深度学习的ADMET大规模系统预测

【摘要级】研究提出统一多任务框架hdADMET，将异质网络嵌入与改进的核方法深度神经网络结合，同时预测吸收、分布、代谢、排泄和毒性等ADMET性质。在ChEMBL、BindingDB、CTRPandGDSC和NPASS基准数据集上的留出交叉验证显示，数据整合带来了更稳健的准确率；与现有多任务模型相比，该模型在计算成本显著更低的情况下取得有竞争力的表现。