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ECFP4
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ToxLens框架通过泄漏感知学习增强分子毒性预测能力
研究人员开发了ToxLens，一个新颖的图学习框架，旨在提高分子毒性预测的准确性和可靠性。该框架通过实施泄漏感知数据拆分和不确定性校准，解决了传统基准测试中性能被夸大的问题。ToxLens集成了多个图和全局特征编码器，利用蒙特卡洛Dropout进行概率预测，并结合SHAP分析进行毒效团发现，最终目标是在优先进行实验测试的化合物方面提供更实用的价值。
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新AI框架从细胞表型和转录组学数据中学习
两篇新研究论文提出了从生物数据中学习表征的先进方法。第一篇，PhenMol，专注于在从细胞表型中学习以进行药物发现的同时保留分子结构，显示出提高的预测准确性和减少的嵌入失真。第二篇论文介绍了一种用于单细胞转录组学数据的对比预训练框架，通过互补视角而非仅基因重构来学习细胞表征，该方法在细胞类型注释和基因调控网络推断方面表现出有竞争力的性能。