HyperAIHyperAI

Command Palette

Search for a command to run...

التنبؤ الدقيق بخصائص ADMET باستخدام XGBoost

Hao Tian Rajas Ketkar Peng Tao

الملخص

خصائص الامتصاص والتوزيع والتمثيل الغذائي والإخراج والسمية (ADMET) تعتبر مهمة في اكتشاف الأدوية لأنها تحدد الفعالية والأمان. في هذا البحث، طبقنا مجموعة من الخصائص، بما في ذلك البصمات الوصفية والمحددة، ونموذج تعلم آلي قائم على الشجرة، وهو نموذج التعزيز التدرجي المكثف (Extreme Gradient Boosting)، للتنبؤ الدقيق بخصائص ADMET. أداء نموذجنا جيد في مجموعة معايير ADMET الخاصة بمركز بيانات العلاجات (Therapeutics Data Commons). بالنسبة لـ 22 مهمة، حصل نموذجنا على المركز الأول في 18 مهمة وعلى ضمن أفضل 3 مراكز في 21 مهمة. تم دمج النماذج المدربة في خادم ويب يُدعى ADMETboost، والذي يمكن الوصول إليه بشكل عام عبر الرابط https://ai-druglab.smu.edu/admet.


بناء الذكاء الاصطناعي بالذكاء الاصطناعي

من الفكرة إلى الإطلاق — سرّع تطوير الذكاء الاصطناعي الخاص بك مع المساعدة البرمجية المجانية بالذكاء الاصطناعي، وبيئة جاهزة للاستخدام، وأفضل أسعار لوحدات معالجة الرسومات.

البرمجة التعاونية باستخدام الذكاء الاصطناعي
وحدات GPU جاهزة للعمل
أفضل الأسعار

HyperAI Newsletters

اشترك في آخر تحديثاتنا
سنرسل لك أحدث التحديثات الأسبوعية إلى بريدك الإلكتروني في الساعة التاسعة من صباح كل يوم اثنين
مدعوم بواسطة MailChimp