风险感知分子库智能筛选系统
案例介绍
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 ChEMBL 36 数据集上验证，排序相关性 Spearman 达 0.7674，Top-1% 富集因子 2.73；时间切分验证 Spearman 0.5171，富集因子 2.44。在 BACE 支架分离验证上 AUC 达 0.7626，Top-1% 富集因子 2.03。研究成果已发表于 ChemRxiv 及 arXiv（因为不能公开个人联系方式，因此不公开预印本地址）。
风险感知分子库智能筛选系统
案例介绍
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 ChEMBL 36 数据集上验证，排序相关性 Spearman 达 0.7674，Top-1% 富集因子 2.73；时间切分验证 Spearman 0.5171，富集因子 2.44。在 BACE 支架分离验证上 AUC 达 0.7626，Top-1% 富集因子 2.03。研究成果已发表于 ChemRxiv 及 arXiv（因为不能公开个人联系方式，因此不公开预印本地址）。
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