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MACCS
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AI模型在药物属性预测中达到高精度
研究人员系统地研究了使用传统神经网络和基于 Transformer 的模型进行药物属性预测的分子编码方法。他们的研究涉及在七个数据集上训练模型并评估各种指纹类型，发现模型在毒性和致突变性预测等任务上始终达到高于 0.9 的 AUC 值。基于 Transformer 的模型在使用 MACCS 和 PubChem 指纹时，能够识别与血脑屏障通透性和致突变性相关的化学可解释基团，凸显了分子信息学在药物发现中的可解释性潜力。
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研究论文质疑分子表征在活性崖中的作用
一篇新发表在arXiv上的研究论文探讨了定量生物学中的“活性崖”概念，即一对分子相似但效力差异巨大的情况。研究认为，这些活性崖通常是由于所选的分子表征造成的，而不是分子本身的内在属性。研究人员开发了一个管道来分析各种分子表征，并发现没有一种表征能在所有标准上都表现出色，这表明不同的表征捕捉了分子识别的不同方面。