结合分子对接评分与量子化学描述符预测血脑分配比
- 这篇预印本针对数百个化合物的整理数据集,建立脑/血分配比(logBB)的回归模型。
- 研究检验针对外排转运体P-gp和BCRP的Vina对接评分及量子化学描述符是否能增加预测信息。
- 在比较的多种算法中选用RBF核支持向量回归,在留出测试集上表现中等。
- 作者还讨论了生成这些描述符所需的计算成本。
💡 要点 基于摘要的观点
在单一留出集上只有“中等”精度,那要超越的基线就是简单的logP/TPSA/HBD模型,它对血脑屏障本来就能解释大半。我想看同一划分下,SVR加入与去掉Vina和QM特征的对比。若提升很小,在库规模筛选里跑QM计算就不划算。另外这里只读了摘要,请以正文为准。