基于结构的机器学习 预测LC的保留时间 方法 制药的开发
Jonathan Fine1, Amanda K Peterson Mann1, Pankaj Aggarwal2
1Analytical Research & Development, MRL, Merck & Co., Inc., Rahway, NJ, 07065, USA.
这项研究引入了一种新的化学信息学方法,用于预测各种分子的液体染色学 (LC) 保留时间 (RT). 这种方法减少了冗余的实验室工作,并优化了LC方法的开发.
科学领域:
- 分析化学 分析化学
- 化学信息学 化学信息学
- 计算化学计算化学
背景情况:
- 液态色谱 (LC) 方法的开发是资源密集的.
- 目前的数据驱动建模需要项目特定的选数据,往往导致冗余的工作.
- 化学信息学已经成功地预测了特定化合物类的保留时间 (RTs).
研究的目的:
- 展示化学信息技术的应用,用于对结构多样化的分子的RTs建模.
- 利用基于结构的模型的预测用于下游数据驱动的建模.
- 为了减少在LC方法开发中需要广泛的实验选.
主要方法:
- 使用分子操作环境 (MOE) 计算了800多个分子描述符.
- 开发了一个随机森林 (RF) 模型,用于预测四个LC条件的分析RTs.
- 使用LC-SIM创建基于数据的模型,使用预测的RTs.
主要成果:
- 基于结构的RF模型在随机测试集上实现了RT预测的中位数百分比误差小于4%.
- 这个模型在交叉验证中表现优于其他技术.
- 预测的RTs使得数据驱动模型的开发能够在没有额外的实验的情况下优化LC条件.
结论:
- 将基于结构和数据驱动的建模方法与小型培训集相结合,可以产生与药物相关的模型.
- 这一综合战略显著提高了LC方法开发的效率.
- 这些发现支持使用化学信息学用于染色体学中的预测建模.
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