环肽渗透性立体化学迁移预测任务
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环肽渗透性立体化学迁移预测任务
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AI 综述
研究提出环肽渗透性的条件预测任务:在已知参考肽和两个单编辑类似物后,预测第四个类似物的渗透性。该任务基于4篇文献的1154个化学认证组合定义,并在22个完整化学家族上评估迁移。 结果显示,相邻平均把源家族平衡平均绝对误差从加和补全的0.319降至0.234 log渗透性单位;单体比对差异核在家族留出下达到0.211,较前者降低10%;核近邻校准在家族留出和源留出下分别为0.217和0.227。在肽表示固定时,将原始差异平方损失改为混合pinball损失,使源留出误差从0.285降至0.232。 研究称,观察到的编辑-背景覆盖情况指向一项具体后续实验:在同一测定方案下,将相同编辑交叉到新家族中。
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最新进展11月13日 09:03
研究提出环肽渗透性预测任务:从三个已测类似物预测第四个报道时间线
沿着报道,了解事件的不同侧面。
11月13日
- ChemRxiv Preprints精选研究提出环肽渗透性预测任务:从三个已测类似物预测第四个
研究基于4篇文献的1154个化学认证组合,定义环肽渗透性的条件预测任务,即在已知参考肽和两个单编辑类似物后预测第四个类似物,并在22个完整化学家族上评估迁移。相邻平均把源家族平衡平均绝对误差从加和补全的0.319降至0.234 log渗透性单位;单体比对差异核在家族留出下达到0.211,较前者降低10%,核近邻校准在家族留出和源留出下分别为0.217和0.227。
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