ACS JCIM (化学信息与建模)· Akash Surendran, Ramón Alain Miranda-Quintana·· 8 天前精选AI 评分58
BitBIRCH 实现活性悬崖的高效识别与规避
Efficiently Finding Activity Cliffs with BitBIRCH
AI 导读
【摘要级】研究提出基于 BitBIRCH 聚类算法的双路径方法,既可在结构-活性景观中快速定位活性悬崖,也可规避活性悬崖并找出化学空间中活性变化最平滑的区域。作者称该方法适合分析超大规模化合物库,代码已在 https://github.com/mqcomplab/BitBIRCH_AC 公开;摘要未披露具体数据集与性能数字。
推荐理由
该工作把活性悬崖识别与规避统一到 BitBIRCH 聚类框架下,为大规模化合物库的活性景观分析提供可复用代码。
来源:ACS JCIM (化学信息与建模) · doi.org