积极学习方法用于指导代谢部位测量和注释
Ya Chen1, Thomas Seidel1,2, Roxane Axel Jacob1,2,3
1Department of Pharmaceutical Sciences, Division of Pharmaceutical Chemistry, Faculty of Life Sciences, University of Vienna, Josef-Holaubek-Platz 2, 1090 Vienna, Austria.
这项研究引入了一种主动学习方法,以有效地识别用于代谢预测的关键原子位置. 这种方法显著减少了准确的代谢部位 (SoM) 标注所需的数据,加速了药物设计.
科学领域:
- 计算化学和化学信息学
- 药物的发现和开发.
- 生物技术和制药科学 生物技术和制药科学
背景情况:
- 预测代谢部位 (SoM) 对于设计有效的药物,农业化学品和化品至关重要.
- 目前的in silico SoM预测模型,通常使用机器学习,由于需要广泛,高质量的实验数据而受到限制.
- 由于SoM的手动解释和注释方面的挑战,现有的新陈代谢数据未得到充分利用.
研究的目的:
- 开发和验证一个积极的学习方法,以实现高效的SoM注释.
- 为了使专家能够对最有信息的原子环境优先进行实验测量.
- 改进现有的新陈代谢数据用于机器学习应用的利用.
主要方法:
- 开发了一个积极的学习策略,以确定SoM注释中最有信息的原子.
- 在FAME 3 SoM预测器的优化重新实现上构建了方法.
- 验证了该方法在优先考虑实验测量和数据注释方面的效率.
主要成果:
- 积极学习方法实现了具有竞争力的SoM预测性能.
- 与原来的FAME 3方法相比,它只需要对20%的原子位置进行注释.
- 开发的方法的源代码是公开的.
结论:
- 通过集中专家的努力,主动学习显著提高了SoM注释的效率.
- 这种方法释放了现有的新陈代谢数据在药物设计中的机器学习的潜力.
- 该方法通过减少实验数据要求来加速生物活性化合物的优化.
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