HydroFate - 一个基于机器学习的分类建模平台,用于在不同的pH环境中预测有机化学品的水解稳定性
Shubham Kumar Pandey1, Souvik Pore1, Kunal Roy1
1Drug Theoretics and Cheminformatics Laboratory, Department of Pharmaceutical Technology, Jadavpur University, Kolkata, 700032, India.
机器学习准确地预测化学水解速率,有助于环境持久性评估. 开发的"HydroFate"工具可以选化学稳定性,减少实验需求.
科学领域:
- 环境化学环境化学
- 计算化学计算化学
- 毒理学 毒理学 毒理学
背景情况:
- 水解降解显著影响化学物质的环境持久性和命运.
- 预测化学水解对于环境风险评估和监管合规性至关重要.
研究的目的:
- 开发一种机器学习 (ML) 模型,用于预测有机化学品在各种pH条件下的水解降解潜力.
- 创建一个用户友好的平台,用于评估化学稳定性和支持监管决策.
主要方法:
- 使用来自eChemPortal的水解数据的精心策划的数据集构建了一个定量结构-属性关系 (QSPR) 模型.
- 使用RDKit生成分子描述符,使用基尼重要性,SHAP分析和MDF进行特征选择.
- 采用了分类提升 (CatBoost) 算法,在训练和测试集上实现了高预测准确性.
主要成果:
- CatBoost模型表现出极好的性能,准确度为0.99 (训练) 和0.82 (测试).
- SHAP分析提供了对影响水解反应性的分子特征的机械洞察力.
- 开发了一个基于Python的平台"HydroFate",用于可访问的水解潜力的预测.
结论:
- 开发的ML模型是一种可靠的计算工具,用于在经合组织TG 111条件下初步选化学稳定性.
- "HydroFate"平台有助于有效评估化学水解,减少了对广泛实验测试的需求.
- 这种方法支持化学安全评估中的知情监管决策.
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