Large-Scale Pretraining Improves Sample Efficiency of Active Learning-Based Virtual Screening

虚拟筛选 样品(材料) 计算机科学 贝叶斯概率 贝叶斯优化 基线(sea) 主动学习(机器学习) 化学空间 人工智能 图形 贝叶斯网络 机器学习 变压器 药物发现 色谱法 化学 生物 生物信息学 理论计算机科学 海洋学 物理 电压 量子力学 地质学
作者
Zhonglin Cao,Simone Sciabola,Ye Wang
出处
期刊:Journal of Chemical Information and Modeling [American Chemical Society]
卷期号:64 (6): 1882-1891 被引量:4
标识
DOI:10.1021/acs.jcim.3c01938
摘要

Virtual screening of large compound libraries to identify potential hit candidates is one of the earliest steps in drug discovery. As the size of commercially available compound collections grows exponentially to the scale of billions, active learning and Bayesian optimization have recently been proven as effective methods of narrowing down the search space. An essential component of those methods is a surrogate machine learning model that predicts the desired properties of compounds. An accurate model can achieve high sample efficiency by finding hits with only a fraction of the entire library being virtually screened. In this study, we examined the performance of a pretrained transformer-based language model and graph neural network in a Bayesian optimization active learning framework. The best pretrained model identifies 58.97% of the top-50,000 compounds after screening only 0.6% of an ultralarge library containing 99.5 million compounds, improving 8% over the previous state-of-the-art baseline. Through extensive benchmarks, we show that the superior performance of pretrained models persists in both structure-based and ligand-based drug discovery. Pretrained models can serve as a boost to the accuracy and sample efficiency of active learning-based virtual screening.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
HuanChen完成签到,获得积分10
1秒前
苗广山完成签到,获得积分10
1秒前
stop here完成签到,获得积分10
1秒前
2秒前
hhh发布了新的文献求助10
2秒前
4秒前
semiaa完成签到,获得积分10
4秒前
汉堡包应助小猪采纳,获得10
7秒前
甜蜜的荟发布了新的文献求助10
7秒前
芜6完成签到,获得积分10
9秒前
berkelerey12138完成签到,获得积分10
9秒前
刘雪完成签到 ,获得积分10
10秒前
完美梨愁完成签到 ,获得积分10
10秒前
yyy完成签到,获得积分10
10秒前
李健的粉丝团团长应助zzzz采纳,获得10
11秒前
Dudidu完成签到,获得积分10
11秒前
一颗大树完成签到,获得积分10
12秒前
潇洒的浩然完成签到,获得积分10
13秒前
比比谁的速度快应助曾珍采纳,获得50
13秒前
15秒前
NiNi完成签到,获得积分10
16秒前
Ther完成签到,获得积分20
17秒前
傲娇白安完成签到,获得积分10
18秒前
18秒前
甜蜜的荟完成签到,获得积分20
19秒前
婷儿完成签到,获得积分10
19秒前
牛牛发布了新的文献求助10
19秒前
Hoper完成签到,获得积分10
19秒前
张曰淼完成签到,获得积分10
20秒前
共渡完成签到,获得积分10
22秒前
凉白开完成签到 ,获得积分10
23秒前
跳跃的太君完成签到,获得积分10
24秒前
小猪发布了新的文献求助10
24秒前
独特问夏完成签到,获得积分10
25秒前
25秒前
26秒前
魔幻蓉完成签到,获得积分10
26秒前
杠赛来完成签到,获得积分10
26秒前
ccy完成签到 ,获得积分10
27秒前
Ch185完成签到,获得积分10
28秒前
高分求助中
【提示信息,请勿应助】关于scihub 10000
Les Mantodea de Guyane: Insecta, Polyneoptera [The Mantids of French Guiana] 3000
徐淮辽南地区新元古代叠层石及生物地层 3000
The Mother of All Tableaux: Order, Equivalence, and Geometry in the Large-scale Structure of Optimality Theory 3000
Handbook of Industrial Diamonds.Vol2 1100
Global Eyelash Assessment scale (GEA) 1000
Picture Books with Same-sex Parented Families: Unintentional Censorship 550
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 4038368
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3576068
关于积分的说明 11374313
捐赠科研通 3305780
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1819322
邀请新用户注册赠送积分活动 892672
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 815029