藥物分子性質(zhì)預測-ADMET性質(zhì)預測服務-昊然生物

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

藥物分子性質(zhì)預測

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，對藥物分子的各類性質(zhì)的預測，是藥物發(fā)現(xiàn)過程中重要的一步。預測藥物分子的性質(zhì)，對于給定藥物分子，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，捕獲化學結(jié)構(gòu)和生物活性之間的相關性，這種做法優(yōu)于傳統(tǒng)的qsar（定量構(gòu)效關系）模型。在藥物屬性預測模型中，虛擬篩選目前已經(jīng)廣泛應用于預測生物活性，生物分布以及藥物的物理特性。

在生物信息學領域,人工智能方法在預測藥物分子的物理化學性質(zhì)和生物活性中獲得了重大成功,特別是神經(jīng)網(wǎng)絡已被廣泛應用到藥物研發(fā)中.

將模型融合方法應用到藥物分子性質(zhì)的預測中,通過對藥物分子的化學結(jié)構(gòu)進行信息化編碼,采用平均法、堆疊法融合淺層神經(jīng)網(wǎng)絡,提高對藥物分子pka預測的能力.與深度學習方法相比,堆疊法(stacking)融合的模型具有更高的預測準確性,其預測結(jié)果的相關系數(shù)達到0.86.通過將多個弱學習器的神經(jīng)網(wǎng)絡有機組合可使其達到深度神經(jīng)網(wǎng)絡的預測精度,同時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)絡對藥物分子pka預測結(jié)果的準確性和可靠性.

ADMET性質(zhì)預測服務相關內(nèi)容：

藥物結(jié)構(gòu)優(yōu)化服務

藥物分子優(yōu)化服務

藥物分子性質(zhì)預測服務

藥物分子吸收評估服務

藥物分子毒性評估服務

藥物分子分布代謝評估服務

藥物藥效評估服務  

RNA/DNA合成修飾

細胞膜修飾

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