化合物-靶点预测基准：KNN与多任务MLP表现相当
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化合物-靶点预测基准：KNN与多任务MLP表现相当
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AI 综述
Padrón Melián 等人发布了一个基于 ChEMBL 37 的化合物-靶点关联预测评测基准，按 Bemis–Murcko 骨架划分训练集（70%）、验证集（10%）和测试集（20%），包含 10 万化合物、1979 个人类单蛋白靶点和 139789 条正关联。 在留出测试集上，调优后的 KNN-20 的 Hits@10 为 0.9335，与 10 个随机种子的多任务 MLP 集成（0.9355）在统计上无法区分，差值为 +0.0021，95% 置信区间为 [−0.0012, +0.0052]。 研究还称，将经典化学相似性与多任务神经表征结合的混合方法在该基准内带来幅度不大但统计显著的排序性能提升。
AI 根据报道生成 · 3 天前更新
最新进展11月5日 17:56
研究整合经典相似性与多任务神经表征预测化合物-靶点关联报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
11月5日
- ChemRxiv Preprints精选研究整合经典相似性与多任务神经表征预测化合物-靶点关联
研究基于 ChEMBL 37 构建骨架不重叠基准，含 10 万化合物、1979 个人类单蛋白靶点和 139789 条正关联，比较调优 KNN-20 与多任务 MLP 及混合模型。
本事件热度走势
- 可比范围当前
- 5
- 可比范围峰值
- 1011月5日 19:00
- 近 24 小时变化
- -20%
02.557.510
11月6日11月7日11月8日11月9日
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