BitBIRCH聚类让大规模化合物库中的活性悬崖可被高效找出或规避
- 研究基于BitBIRCH聚类算法提出两种互补方法,用于处理超大规模化合物集合中的活性悬崖。
- 一种方法沿构效关系景观快速定位活性悬崖,另一种则通过寻找化学空间中最平滑的区域来规避它们。
- 摘要未给出基准测试或验证细节,主要卖点是可扩展到大型化合物库。
- 代码已在GitHub上免费公开。
💡 要点 基于摘要的观点
这项工作的卖点是可扩展性,但摘要里没有任何可用来检验的数据。最直接的对照是基于两两相似度的活性悬崖搜索,而速度快并不能说明找到的悬崖是真实的、而非实验噪声。采用之前,不妨先在团队已知存在悬崖的系列上运行,看能否把它们找回来。