【摘 要】
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ADMET性质的好坏是决定新药在临床试验中命运的关键因素。传统上,候选药物小分子的ADMET性质是使用昂贵且耗时的实验测试来测量的,在新药合成之前使用计算模型来评估药物的性质将有利于药物开发过程,可以有效节省时间和金钱。1.我们从文献中收集了总共1588个具有人体口服生物利用度数据的药物分子,用于开发使用五个随机森林模型组成的共识预测分类模型。本研究使用F=20%和F=50%作为分类截止值用于数据
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ADMET性质的好坏是决定新药在临床试验中命运的关键因素。传统上,候选药物小分子的ADMET性质是使用昂贵且耗时的实验测试来测量的,在新药合成之前使用计算模型来评估药物的性质将有利于药物开发过程,可以有效节省时间和金钱。1.我们从文献中收集了总共1588个具有人体口服生物利用度数据的药物分子,用于开发使用五个随机森林模型组成的共识预测分类模型。本研究使用F=20%和F=50%作为分类截止值用于数据的分类,共识模型在两种分类方式的独立测试集上显示了出色的预测准确度。同时,对输入变量的重要性分析让我们充分认识到一些主要的分子描述符会显著影响模型的HOB分类结果。2.我们使用包含1064个半衰期数据的训练集,利用12个2D、3D描述符在较大的化学空间下,在第一个工作的启发下使用随机森林、GBDT、XGBoost以相同权重投票构建了一个定性预测候选药物小分子半衰期的共识模型,通过对模型在单个样本和整体样本预测结果的分析,让我们更加了解影响小分子半衰期长短的原因。以上都工作都可以在www.icdrug.com/ICDrug/ADMET作为网络服务器获得,用于快速评估小分子的口服生物利用度和半衰期。本研究结果为基于HOB或者半衰期的候选药物筛选提供了一种准确且易于使用的工具,可用于降低实验成本和药物开发后期失败的风险。
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