MIT团队发布小数据分子性质预测模型CheMeleon
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MIT团队发布小数据分子性质预测模型CheMeleon
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AI 综述
MIT团队开发出分子性质预测模型CheMeleon，在数据稀少的性质上优于现有方法，相关论文已发表于《Journal of Chemical Information and Modeling》。据MIT News报道，当某些具有技术意义的性质（例如配体对潜在药物新发现的细胞靶点的亲和力）数据很少时，CheMeleon在缩小值得关注的候选分子范围方面可以胜过其他现有方法。 据RadarAI报道，CheMeleon通过预训练约百万个分子的约1600个分子描述符来预测数据稀缺时的分子性质，在58个测试案例中排名第一；在OpenADMET竞赛前20名中有9个参赛方案使用了它，已有制药公司将其列为建模默认起点。 CheMeleon基于ChemProp，任何人都能通过ChemProp下载并针对自己的用途进行微调。
AI 根据报道生成 · 3 小时前更新
最新进展11月7日 03:00
MIT 团队提出 CheMeleon：用少量数据预测分子性质报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
11月7日
- MIT News · AIMIT 团队提出 CheMeleon：用少量数据预测分子性质
MIT 团队开发出分子性质预测模型 CheMeleon，在数据稀少的性质上优于现有方法，相关论文已发表于《Journal of Chemical Information and Modeling》。
- RadarAIMIT 团队用 CheMeleon 从稀缺数据预测分子性质
MIT 团队开发的 CheMeleon 通过预训练约百万个分子的约 1600 个分子描述符，在数据稀缺时预测分子性质，并在 58 个测试案例中排名第一。该开源模型基于 ChemProp，可下载微调；在 OpenADMET 竞赛前 20 名中有 9 个参赛方案使用了它，已有制药公司将其列为建模默认起点。
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