预印本提出分子表征潜能力基准模型
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预印本提出分子表征潜能力基准模型
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AI 综述
Dassanayake 等人在 ChemRxiv 预印本中提出一种潜能力模型，直接对误差范围随潜能力变化的关系建模，用于分子表示基准测试。作者在 OpenADMET Polaris、ExpansionRx 和 PXR 竞赛数据集上回顾性评估了 35 种嵌入与 13 种端到端微调模型在 17 个 ADMET 终点上的表现。 作者称，尽管终点间差异意味着在假设的新终点上，神经网络表示在超过 95% 的情况下不会优于 ECFP，但该模型结论是 47 种表示中有 29 种在潜能力上以高于 0.95 的后验概率优于 ECFP。该结论来自预印本作者的模型推断，尚未经同行评审。
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最新进展11月4日 16:48
一种用于分子表示基准测试的潜能力模型报道时间线
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11月4日
- ChemRxiv Preprints精选一种用于分子表示基准测试的潜能力模型
该预印本提出一种潜能力模型，用于对分子表示进行基准测试，并直接对误差范围随潜能力变化的关系建模。作者在OpenADMET Polaris、ExpansionRx和PXR竞赛数据集上回顾性评估了35种嵌入与13种端到端微调模型在17个ADMET终点上的表现。
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