hdADMET统一框架同时预测ADMET性质
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hdADMET统一框架同时预测ADMET性质
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AI 综述
Yong-Cui Wang等作者提出统一多任务学习框架hdADMET，将异质网络嵌入与改进的核方法深度神经网络结合，同时预测吸收、分布、代谢、排泄和毒性等ADMET性质。 在ChEMBL、BindingDB、CTRPandGDSC和NPASS基准数据集上的留出交叉验证显示，数据整合带来了更稳健的准确率；与现有多任务模型相比，该模型在计算成本显著更低的情况下取得有竞争力的表现。作者称，该框架还用于预测从文献中挖掘的新天然产物的ADMET性质，并据此识别出一个高抗癌活性、低毒性且代谢性质良好的候选物，供进一步实验验证。 上述性能与实用性结论来自作者在基准数据上的评估及对候选物的预测，尚未经实验验证。
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最新进展11月10日 08:00
hdADMET：基于异质网络与核方法深度学习的ADMET大规模系统预测报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
11月10日
- ACS JCIM (化学信息与建模)hdADMET：基于异质网络与核方法深度学习的ADMET大规模系统预测
【摘要级】研究提出统一多任务框架hdADMET，将异质网络嵌入与改进的核方法深度神经网络结合，同时预测吸收、分布、代谢、排泄和毒性等ADMET性质。在ChEMBL、BindingDB、CTRPandGDSC和NPASS基准数据集上的留出交叉验证显示，数据整合带来了更稳健的准确率；与现有多任务模型相比，该模型在计算成本显著更低的情况下取得有竞争力的表现。
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