DrugEx: Deep Learning Models and Tools for Exploration of Drug-Like Chemical Space

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作者
Martin Šícho,Sohvi Luukkonen,Helle W. van den Maagdenberg,Linde Schoenmaker,Olivier J. M. Béquignon,Gerard J. P. van Westen
出处
期刊:Journal of Chemical Information and Modeling [American Chemical Society]
卷期号:63 (12): 3629-3636 被引量:3
标识
DOI:10.1021/acs.jcim.3c00434
摘要

The discovery of novel molecules with desirable properties is a classic challenge in medicinal chemistry. With the recent advancements of machine learning, there has been a surge of de novo drug design tools. However, few resources exist that are user-friendly as well as easily customizable. In this application note, we present the new versatile open-source software package DrugEx for multiobjective reinforcement learning. This package contains the consolidated and redesigned scripts from the prior DrugEx papers including multiple generator architectures, a variety of scoring tools, and multiobjective optimization methods. It has a flexible application programming interface and can readily be used via the command line interface or the graphical user interface GenUI. The DrugEx package is publicly available at https://github.com/CDDLeiden/DrugEx.
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