牛津预印本评测分子表征局限性
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牛津预印本评测分子表征局限性
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AI 综述
牛津大学研究人员发布预印本《On the limitations of molecular representations》，系统评估传统分子指纹与AI分子表征的局限。作者称，其比较重点是预训练模型生成的分子向量能否准确反映分子相似性，而非直接比较GNN与传统机器学习模型的ADMET预测准确率。 评测显示：使用1024-bit ECFP4时，不考虑手性约13.2%的分子无法被唯一表征，考虑手性后仍有2.2%；二维结构相似性测试中表现最好的是传统Atom Pair指纹；在作者测试的四个ADMET实验终点中，使用217项RDKit理化描述符反而更容易找到实验性质接近的分子。
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最新进展11月9日 11:48
牛津大学预印本系统评估分子指纹与AI分子表征的局限性报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
11月9日
- 奶牛猫的CADD实验室精选牛津大学预印本系统评估分子指纹与AI分子表征的局限性
牛津大学研究人员发布预印本《On the limitations of molecular representations》，系统评估传统分子指纹与AI分子表征的局限。
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