机器学习模型和性能依赖于2D化学描述器空间来预测药品的保留时间
Armen G Beck1, Jonathan Fine1, Pankaj Aggarwal1
1Analytical Research & Development, MRL, Merck & Co., Inc., Rahway, NJ 07065, USA.
开发机器学习模型来预测液体色谱中的保留时间至关重要. 这项研究表明,在化学集群上训练的本地模型表现与全球模型一样好,节省了计算成本.
科学领域:
- 分析化学 分析化学
- 计算化学的计算化学
- 机器学习 机器学习
背景情况:
- 液态色谱 (LC) 方法的预测建模可以显著减少劳动力和溶剂浪费.
- 准确的保留时间预测对于产生大型数据集的方法开发和选系统至关重要.
- 模型性能信心和最小的计算成本是广泛采用预测LC模型的关键.
研究的目的:
- 为机器学习 (ML) 模型开发一个具有成本效益的工作流程,使用二维分子描述器预测保留时间.
- 调查基于分子描述器空间内的不同化学集的ML模型的性能.
- 评估开发的ML工作流程在不同数据集上的通用性和适用性.
主要方法:
- 利用分子操作环境 (MOE) 2D描述符作为支持矢量回归 (SVR) 模型的输入.
- 采用统一多重近似和投影 (UMAP) 和高斯混合模型 (GMM) 进行化学空间聚类.
- 使用10倍交叉验证和对外部测试集的前性预测来评估模型性能.
主要成果:
- 在已识别的化学集群上训练的本地模型表现出相当于在整个数据集上训练的全球模型的性能.
- 模型在大型专有数据集 (67950名分析者) 上实现了0.84的确定系数 (R2) 和预测保留时间的3%误差.
- 预测性能有效地从交叉验证转化为药物相关分析物的外部测试集和单独的SMRT数据集.
结论:
- 一个简单,具有成本效益的ML工作流程,用于LC中的保留时间预测已经成功开发出来.
- 化学空间的聚类允许本地模型训练,其性能与全球模型相美,提供计算优势.
- 开发的ML工作流程广泛适用于染色学和代谢学中大型数据集的全球建模.
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