The application of Gaussian processes in the predictions of permeability across mammalian and polydimethylsiloxane membranes
Notice bibliographique
Résumé
The problem of predicting the rate of percutaneous absorption of a drug is an important issue, particular with the increasing use of the skin as a means of moderating and controlling drug delivery. One key feature of this problem domain is that human skin permeability to penetrants (often characterised by Kp, the permeability coefficient) has been shown to be inherently non-linear when mathematically related to the key physicochemical parameters of penetrants. The aims of the current study were to apply and validate Gaussian process regression methods to datasets for membranes other than human skin, and to explore how the nature of the dataset may influence its analysis. Permeability data for absorption across rodent and pig skin, and polydimethylsiloxane Silastic® membranes was collected from the literature. Two QSPR methods were applied to compare to the Gaussian process models. The results demonstrated that Gaussian process models with different covariance functions outperform the QSPR model for human, pig and rodent datasets, but in general are not good for Silastic® membranes. These results suggest that the physicochemical parameters employed in this study might not be appropriate for developing models that represent this membrane. In addition, the results show the size of the datasets, in both absolute and comparative senses, appears to influence model quality.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».