Guided Ensemble Stacking Method for Predicting Biological Activities of Compounds
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Machine learning (ML)‐driven quantitative structure–activity relationship (QSAR) modeling has gained significant attention for predicting compound biological activity based on compounds' structural, chemical, and physical properties because of the advancement of ML techniques. However, traditional ML‐QSAR models often suffer from biases due to algorithm selection and limitations in training data. Additionally, these approaches root in deducing biological activities purely from compounds' structural information and disregard their pharmacokinetic (PK) properties, a key factor contributing to the 15% failure rate in clinical trials, limiting their applicability in drug discovery. To address these challenges, we propose a guided ensemble‐based ML approach that integrates a supervised data preparation strategy with an ensemble stacking method, leveraging the strengths of multiple ML algorithms. By incorporating PK properties, our approach enhances prediction reliability. Specifically, we developed two ensemble stacking models: The classification model predicts the biological activity type, “inhibition” versus “activation,” based on compound features, while the regression model predicts bioactivity values. The classification model achieved an accuracy exceeding 0.85, while the regression model attained an R 2 above 0.77, demonstrating superior performance over traditional QSAR models. These results highlight the potential of our approach in improving drug discovery pipelines by enhancing predictive accuracy and addressing key QSAR limitations.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».