藥物分子性質(zhì)預(yù)測(cè)-ADMET性質(zhì)預(yù)測(cè)服務(wù)-昊然生物

西安昊然生物科研新方向：ADMET性質(zhì)預(yù)測(cè)服務(wù)，包括藥物結(jié)構(gòu)優(yōu)化服務(wù)、藥物分子優(yōu)化服務(wù)、藥物分子性質(zhì)預(yù)測(cè)服務(wù)、藥物分子吸收評(píng)估服務(wù)、藥物分子毒性評(píng)估服務(wù)、藥物分子分布代謝評(píng)估服務(wù)、藥物藥效評(píng)估服務(wù)、RNA/DNA 合成修飾、細(xì)胞膜修飾。小編分享藥物分子性質(zhì)預(yù)測(cè)，一起來看：

藥物分子性質(zhì)預(yù)測(cè)

藥物發(fā)現(xiàn)是一種確定具有潛在治療作用的新候選化合物的過程，其中，對(duì)藥物分子的各類性質(zhì)的預(yù)測(cè)，是藥物發(fā)現(xiàn)過程中重要的一步。預(yù)測(cè)藥物分子的性質(zhì)，對(duì)于給定藥物分子，通過分析其性質(zhì)，如水溶性，親脂性等，從而降低藥物研發(fā)成本。

基于ai的模型可以將藥物表示輸入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，捕獲化學(xué)結(jié)構(gòu)和生物活性之間的相關(guān)性，這種做法優(yōu)于傳統(tǒng)的qsar（定量構(gòu)效關(guān)系）模型。在藥物屬性預(yù)測(cè)模型中，虛擬篩選目前已經(jīng)廣泛應(yīng)用于預(yù)測(cè)生物活性，生物分布以及藥物的物理特性。

在生物信息學(xué)領(lǐng)域,人工智能方法在預(yù)測(cè)藥物分子的物理化學(xué)性質(zhì)和生物活性中獲得了重大成功,特別是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已被廣泛應(yīng)用到藥物研發(fā)中.

將模型融合方法應(yīng)用到藥物分子性質(zhì)的預(yù)測(cè)中,通過對(duì)藥物分子的化學(xué)結(jié)構(gòu)進(jìn)行信息化編碼,采用平均法、堆疊法融合淺層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),提高對(duì)藥物分子pka預(yù)測(cè)的能力.與深度學(xué)習(xí)方法相比,堆疊法(stacking)融合的模型具有更高的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性,其預(yù)測(cè)結(jié)果的相關(guān)系數(shù)達(dá)到0.86.通過將多個(gè)弱學(xué)習(xí)器的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有機(jī)組合可使其達(dá)到深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測(cè)精度,同時(shí)保留更好的模型泛化能力.研究結(jié)果表明,模型融合方法可提高神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)藥物分子pka預(yù)測(cè)結(jié)果的準(zhǔn)確性和可靠性.

ADMET性質(zhì)預(yù)測(cè)服務(wù)相關(guān)內(nèi)容：

藥物結(jié)構(gòu)優(yōu)化服務(wù)

藥物分子優(yōu)化服務(wù)

藥物分子性質(zhì)預(yù)測(cè)服務(wù)

藥物分子吸收評(píng)估服務(wù)

藥物分子毒性評(píng)估服務(wù)

藥物分子分布代謝評(píng)估服務(wù)

藥物藥效評(píng)估服務(wù)  

RNA/DNA合成修飾

細(xì)胞膜修飾

溫馨提示：西安昊然生物供應(yīng)產(chǎn)品僅用于科研，不能用于人體，小編RL2023.4