CycloPepper:一种机器学习平台,用于预测循环化结果,并优化治疗性环酸的合成
Yourong Pan1,2, Chengrui Hu1,2, Jiaqi Li3
1Key Laboratory of Biomass Chemical Engineering of Ministry of Education, College of Chemical and Biological Engineering, Zhejiang University, Hangzhou, PR China.
我们开发了一个机器学习 (ML) 模型来预测循环合成的成功. 这个工具CycloPepper通过改善治疗性开发来简化药物发现.
科学领域:
- 药用化学 医学化学
- 计算生物学 计算生物学
- 生物技术是生物技术.
背景情况:
- 循环因其稳定性和结合亲和力而成为有前途的治疗药物.
- 在树脂上,头到尾循环是关键的合成步骤,但具有挑战性.
- 选择正确的循环化部位对于成功的合成产量至关重要.
研究的目的:
- 开发一种机器学习 (ML) 模型,用于预测循环循环的结果.
- 创建一个用户友好的平台 (CycloPepper) 来评估循环化场所.
- 加速循环治疗药物的发现和合成.
主要方法:
- 使用自动化CycloBot平台生成了306个循环的标准化数据集.
- 在这个数据集上开发和训练了一种机器学习模型.
- 在74种不同的循环上实验验验证了ML模型的预测.
主要成果:
- 对于循环化结果,ML模型实现了平均84%的预测准确度.
- 实验验证表明预测一致性为86%.
- 循环平台成功地确定了针对疾病向的潜在循环化部位.
结论:
- 机器学习辅助合成显著简化循环的生产.
- CycloPepper为研究人员提供了一种实用工具,用于评估循环化场所.
- 这种方法加速了新型循环疗法的发现和开发.
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