按文献分块校准显示PLGA释放预测不确定性较大
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按文献分块校准显示PLGA释放预测不确定性较大
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AI 综述
Anand 等人在 ChemRxiv 发布预印本研究，用 257 个制剂、99 个 DOI 组的 PLGA 1、3、7 天释放终点数据，比较按制剂随机划分与按文献分块划分下的模型表现。按文献划分时 Extra-trees 的 MAE 为 0.172 释放分数，高于按制剂随机划分的 0.136，平均 R² 仅 0.002，说明跨文献预测的误差明显更大。 研究称，按出版物分块校准可提高经验同时覆盖率，但代价是区间变宽；可交换性与前瞻性表现仍未确立。数据核查还显示，仅 1.6% 的标准化终点与记录来源时间重合。
AI 根据报道生成 · 3 天前更新
最新进展11月5日 14:58
按文献分块校准显示PLGA释放终点预测不确定性较大报道时间线
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11月5日
- ChemRxiv Preprints精选按文献分块校准显示PLGA释放终点预测不确定性较大
研究以257个制剂、99个DOI组的PLGA 1、3、7天释放终点数据，比较按制剂随机划分与按文献分块划分下的模型表现。按文献划分时Extra-trees的MAE为0.172释放分数，高于按制剂随机划分的0.136，平均R2仅0.002。
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