deep specifications_chemosphere期刊预警「建议收藏」

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综述

随着更强大的硬件和方法的出现，机器学习(ML)方法新药研发中的应用出现了显着增长，特别ADMET性质预测方面ML方法已经成为重要的手段。本文介绍了薛定谔自动化ML模型构建引擎DeepAutoQSAR通过构建和测试大规模数据预测化合物的ADMET性质。同时，还将DeepAutoQSAR的性能与两个开源项目ChemProp和DeepPurpose的性能进行了比较。DeepAutoQSAR在22个案例中的20个是表现最好的方法之一，在其中9个中明显优于其他方法。对于其他11种情况，至少有一种其他测试方法的性能相似。DeepAutoQSAR在准确性、对化学数据转移的稳健性和标签效率方面的持续发展和进一步改进，将使药物发现的速度更快、成本效益更高，最终导致新疗法的引入。

数据集展示

1、ADMET数据集的集合来自TDC数据存储库，表内提供了数据集缩写代码、ADMET分类和预测任务的高级描述。

2、回归数据集，数据集大小、精度测量方法、训练/测试拆分选择方法

3、 分类数据集，数据集大小、精度测量方法、训练/测试拆分选择方法

测试方法

 DeepAutoQSAR 的程序工作流程始于数据预处理和交叉验证拆分，以及模型集成选择的设置过程。然后训练独立的 ML 模型以优化保留分子的性能，从而产生在推理时具有强大性能的最终模型集合。

结果展示 

1、吸收数据集的性能结果

2、分布数据集的性能结果 

 3、代谢数据集的性能结果

4、排泄数据集的性能结果

 5、毒性数据集的性能结果 

结果统计

1、DeepAutoQSAR和ChemProp在具有相关不确定性的所有端点上的相对性能。左上角显示了由MAE衡量的任务的性能，越低越好。右上方和下方的行图显示了由Spearman相关性、AUPRC和AUROC测量的性能，其中越高越好。(颜色表示数据集的ADME/Tox名称)

 2、DeepAutoQSAR和ChemProp在具有相关不确定性的所有端点上的相对性能。左上角显示了由MAE衡量的任务的性能，越低越好。右上方和下方的行图显示了由Spearman相关性、AUPRC和AUROC测量的性能，其中越高越好。(颜色表示数据集的ADME/Tox名称）

3、DeepAutoQSAR DeepPurposeKit2D+MLP之间每个数据集的性能比较

4、DeepAutoQSAR和DeepPurposeCNN之间每个数据集的性能比较

5、DeepAutoQSAR DeepPurposeMorgan+MLP之间每个数据集的性能比较

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