Systematic selection of chemical fingerprint features improves the Gibbs energy prediction of biochemical reactions
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
MOTIVATION: Accurate and wide-ranging prediction of thermodynamic parameters for biochemical reactions can facilitate deeper insights into the workings and the design of metabolic systems. RESULTS: Here, we introduce a machine learning method with chemical fingerprint-based features for the prediction of the Gibbs free energy of biochemical reactions. From a large pool of 2D fingerprint-based features, this method systematically selects a small number of relevant ones and uses them to construct a regularized linear model. Since a manual selection of 2D structure-based features can be a tedious and time-consuming task, requiring expert knowledge about the structure-activity relationship of chemical compounds, the systematic feature selection step in our method offers a convenient means to identify relevant 2D fingerprint-based features. By comparing our method with state-of-the-art linear regression-based methods for the standard Gibbs free energy prediction, we demonstrated that its prediction accuracy and prediction coverage are most favorable. Our results show direct evidence that a number of 2D fingerprints collectively provide useful information about the Gibbs free energy of biochemical reactions and that our systematic feature selection procedure provides a convenient way to identify them. AVAILABILITY AND IMPLEMENTATION: Our software is freely available for download at http://sfb.kaust.edu.sa/Pages/Software.aspx. SUPPLEMENTARY INFORMATION: Supplementary data are available at Bioinformatics online.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle