CarcinoPred-EL:使用分子指纹和集成学习方法预测化学物质致癌性的新模型

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<正>化合物的致癌性作为一种严重的毒性效应,已经成为药物开发过程中的重要问题。化合物的致癌性通常使用长期动物实验来检验,而这些实验不仅耗时耗力,成本很高,且不能对大量化合物进行检验。因此,使用计算机方法依据化合物的结构预测其致癌性已成为近年来研究的焦点。本研究从CPDB等数据库中收集了1003个已知大鼠致癌活性的化合物(其中致癌化合物494个、
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