这是一个基于机器学习的化合物生物活性预测工具,核心功能是快速评估候选分子的潜在活性,帮助研究人员在早期药物发现阶段降低筛选成本。 主要功能: 支持 SMILES 格式分子输入,自动提取 Morgan 指纹和 RDKit 描述符作为特征 内置多层感知机回归模型,可输出 pIC50 活性预测值 提供置信区间估计,量化预测不确定性 支持批量处理,可对数千个分子进行快速排序与筛选 个人职责: 独立完成数据清洗、特征工程、模型搭建、训练评估与结果可视化全流程工作,代码已按可复现标准整理。 技术成果: 在 ChEMBL 36 公共数据集上验证,模型排序相关性 Spearman...
这是一套面向预算受限场景的分子库压缩系统,帮助企业或科研机构在有限经费下,从大规模候选分子中优先筛选出最有测试价值的结构。 核心功能: 分子库特征提取:自动计算 Morgan 指纹与 RDKit 分子描述符 活性预测模块:基于多层感知机模型输出活性评分 不确定性量化:输出每个预测的置信区间,辅助决策层判断 排序与导出:根据风险-收益权衡对候选分子进行 Top-K 排序,导出带可解释证据的候选清单 可追溯审计:保留模型适用域证据与结构告警信息,支持人工复核 个人职责: 独立完成方案设计、特征工程、模型开发、不确定性评估模块实现及全流程代码编写。 技术成果: 在 ChE...
这是一套面向预算受限场景的分子库压缩系统,帮助企业或科研机构在有限经费下,从大规模候选分子中优先筛选出最有测试价值的结构。 核心功能: 分子库特征提取:自动计算 Morgan 指纹与 RDKit 分子描述符 活性预测模块:基于多层感知机模型输出活性评分 不确定性量化:输出每个预测的置信区间,辅助决策层判断 排序与导出:根据风险-收益权衡对候选分子进行 Top-K 排序,导出带可解释证据的候选清单 可追溯审计:保留模型适用域证据与结构告警信息,支持人工复核 个人职责: 独立完成方案设计、特征工程、模型开发、不确定性评估模块实现及全流程代码编写。 技术成果: 在 C...