机器学习结合对接与量子描述符预测logBB

Rouille, Lilian 发布预印本，构建机器学习模型预测血脑浓度比对数 logBB，在 685 个化合物上评估 AutoDock Vina 对 P-gp 与 BCRP 的对接分数及量子化学描述符能否提供额外信息。 所选径向基核支持向量回归模型（SVR-RBF；C = 0.869、ε = 0.135、γ = 0.165）在 585 个化合物上训练、在 100 个化合物的留出验证集上评估，得到 R² 为 0.605、MAE 为 0.368、RMSE 为 0.459。 作者称，需更高水平的量子化学计算才能进一步研究这一发现。

AI 根据报道生成 · 4 天前更新