A Benchmark Set of Bioactive Molecules for Diversity Analysis of Compound Libraries and Combinatorial Chemical Spaces
Notice bibliographique
Résumé
High Resolution Image Download MS PowerPoint Slide Sources for commercially available compounds have been experiencing continuous growth for several years, reaching their peak in billion- to trillion-sized combinatorial Chemical Spaces. To assess the quality of a compound collection to provide relevant chemistry, a benchmark set of pharmaceutically relevant structures is required that enables an unbiased comparison. For this purpose, the ChEMBL database was mined for molecules displaying biological activity, and three benchmark sets of successive orders of magnitude were created by systematic filtering and processing: Set L (“large-sized,” 379k), Set M (“medium-sized,” 25k), and Set S (“small-sized,” 3k). Tailored for broad coverage of the physicochemical and topological landscape, the benchmark Set S was then employed to analyze the chemical diversity capacities of commercial combinatorial Chemical Spaces and enumerated compound libraries. Among the three utilized search methods─FTrees (pharmacophore features), SpaceLight (molecular fingerprints), and SpaceMACS (maximum common substructure)─eXplore and REAL Space consistently performed best. In general, each Chemical Space was able to provide a larger number of compounds more similar to the respective query molecule than the enumerated libraries, while also individually offering unique scaffolds for each method.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».