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Bemis--Murcko
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新的物理信息超图模型增强药物ADMET预测
研究人员开发了ChemHyperMag，这是一种新颖的物理信息磁性超图学习模型，旨在改进对药物发现至关重要的ADMET属性的预测。与依赖无向分子图的传统方法不同，ChemHyperMag构建了一个包含环、片段和骨架的功能基团超图，并使用Hermitian磁性拉普拉斯算子编码不对称相互作用。该方法采用InfoNCE目标进行训练，并利用磁相位生成随机视图，在ADMET基准测试中表现出改进的性能，尤其是在标记数据有限的情况下，同时还提供了可…
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新的评估方法揭示了分子性质模型中隐藏的失败
研究人员发现，常用的分子性质模型评估方法存在重大缺陷，特别是用于 ADMET（吸收、分布、代谢、排泄和毒性）预测的模型。一种新的“结构前沿”拆分方法，保留了化学上最偏远的支架组，揭示了标准的基于支架的拆分可能会隐藏重大的性能下降。与标准对照相比，这种前沿拆分将主要误差中值提高了 87.0%，表明当前的评估实践可能高估了模型对新化学结构的可靠性。