A Graph-Based Machine Learning Framework for Predicting Physicochemical Properties of Antiviral Drugs via Topological Indices
Notice bibliographique
Résumé
This research develops a two-stage machine learning framework for predicting physicochemical properties of antiviral drugs through quantitative structure-property relationship (QSPR) modeling. We analyzed a diverse data set of 59 antiviral compounds, leveraging SMILES-based molecular descriptors to predict the first stage six topological indices: First Zagreb, Second Zagreb, ABC, Randic, Harmonic, and Forgotten. The models that provided predictions closest to the actual topological index values were employed in the second stage to estimate six physicochemical properties: molar refractivity, polar surface area, polarizability, molar volume, molecular weight, and complexity. This framework showed high predictive performance, achieving coefficient of determination of 0.9950 for molecular weight and 0.9891 for polarizability. Correlation analysis demonstrated strong relations between the topological indices and molecular properties, with the Randic index having the highest at 0.9969. A comparison with previous studies was conducted to evaluate the effectiveness of the proposed framework. This integrated pipeline provides an accurate, interpretable, and scalable framework for QSPR-based prediction of physicochemical properties in antiviral drugs.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».