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ChEMBL效力基准标签噪声上限估计

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AI 综述

Lukin等人在ChemRxiv发布预印本，基于ChEMBL 37的17个效力任务（靶点×Ki或IC50），用3,292个至少在两份来源文献中报道的分子，估计各任务的标签噪声下限为0.31至0.79 pChEMBL单位，并将模型得分表示为相对该噪声上限的分数f（0为预测训练均值，1为达到估计噪声底）。作者称，部分任务中重复数据来自少数文献对，按文献对做bootstrap得到的区间比按分子做宽数倍。在剔除MoleculeNet和TDC中已有的分子后，作者在随机、骨架和时间三种划分下评测了基于ECFP的梯度提升、随机森林、MLP模型，以及冻结的ChemBERTa-77M和MoLFormer-XL嵌入加提升树头。ECFP加随机森林在三种划分下的平均f分别为0.90、0.73和0.36；随机划分下中位数为0.82，考虑噪声底不确定性后范围为0.80–1.03。作者还报告了单一测试集的最小可检测效应和一套报告规范，并公开代码与数据。

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最新进展10月28日 16:41

研究估计ChEMBL分子效力基准的标签噪声上限

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10月28日

16:41
ChemRxiv Preprints精选
研究估计ChEMBL分子效力基准的标签噪声上限
研究基于ChEMBL 37的17个效力任务（靶点×Ki或IC50），用3,292个至少在两份来源文献中报道的分子估计标签噪声下限，各任务噪声底为0.31至0.79 pChEMBL单位。

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