西安昊然生物科研新方向：admet性质预测服务，包括药物结构优化服务、药物分子优化服务、药物分子性质预测服务、药物分子吸收评估服务、药物分子毒性评估服务、药物分子分布代谢评估服务、药物药效评估服务、rna/dna 合成修饰、细胞膜修饰。小编分享药物分子性质预测，一起来看：
药物分子性质预测
药物发现是一种确定具有潜在治疗作用的新候选化合物的过程，其中，对药物分子的各类性质的预测，是药物发现过程中重要的一步。预测药物分子的性质，对于给定药物分子，通过分析其性质，如水溶性，亲脂性等，从而降低药物研发成本。
基于ai的模型可以将药物表示输入神经网络，捕获化学结构和生物活性之间的相关性，这种做法优于传统的qsar（定量构效关系）模型。在药物属性预测模型中，虚拟筛选目前已经广泛应用于预测生物活性，生物分布以及药物的物理特性。
在生物信息学领域,人工智能方法在预测药物分子的物理化学性质和生物活性中获得了重大成功,特别是神经网络已被广泛应用到药物研发中.
将模型融合方法应用到药物分子性质的预测中,通过对药物分子的化学结构进行信息化编码,采用平均法、堆叠法融合浅层神经网络,提高对药物分子pka预测的能力.与深度学习方法相比,堆叠法(stacking)融合的模型具有更高的预测准确性,其预测结果的相关系数达到0.86.通过将多个弱学习器的神经网络有机组合可使其达到深度神经网络的预测精度,同时保留更好的模型泛化能力.研究结果表明,模型融合方法可提高神经网络对药物分子pka预测结果的准确性和可靠性.
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