GNN与预训练模型ADMET基准：优势仅限Caco-2
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GNN与预训练模型ADMET基准：优势仅限Caco-2
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AI 综述
Stamenov等作者在bioRxiv发布预印本，在六个TDC ADMET终点、骨架划分下比较图神经网络（GNN）、冻结预训练模型（ChemBERTa、MolCLR）与指纹基线，给每个模型家族相同的50次试验、按验证集选参的调参预算，报告10个随机种子的中位数。 结果显示，GNN仅在Caco-2渗透性上明显最优（R²约0.48）；作者称控制消融表明这一优势完全来自辅助的理化描述符，而非图表示。对于肝细胞清除率和半衰期，所有模型R²接近零或为负。 评测中架构与超参数选择只用验证集，留出测试集仅用于最终性能估计。这些结论来自预印本，尚未经同行评审。
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最新进展10月30日 08:00
GNN与预训练模型在ADMET预测中的任务依赖表现：统一调参预算下的基准评测报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月30日
- bioRxiv · Bioinformatics精选GNN与预训练模型在ADMET预测中的任务依赖表现：统一调参预算下的基准评测
该预印本在六个TDC ADMET终点、骨架划分下比较GNN、冻结预训练模型（ChemBERTa、MolCLR）与指纹基线，并给每个模型家族相同的50次试验、按验证集选参的调参预算，报告10个随机种子的中位数。
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