Denoising Drug Discovery Data for Improved Absorption, Distribution, Metabolism, Excretion, and Toxicity Property Prediction

药物发现 分布(数学) 财产(哲学) 排泄 药品 药理学 化学 吸收(声学) 计算生物学 计算机科学 生物系统 医学 数学 生物化学 生物 材料科学 数学分析 哲学 认识论 复合材料
作者
M. Adrian,Yunsie Chung,Alan C. Cheng
出处
期刊:Journal of Chemical Information and Modeling [American Chemical Society]
卷期号:64 (16): 6324-6337
标识
DOI:10.1021/acs.jcim.4c00639
摘要

Predicting absorption, distribution, metabolism, excretion, and toxicity (ADMET) properties of small molecules is a key task in drug discovery. A major challenge in building better ADMET models is the experimental error inherent in the data. Furthermore, ADMET predictors are typically regression tasks due to the continuous nature of the data, which makes it difficult to apply existing denoising methods from other domains as they largely focus on classification tasks. Here, we develop denoising schemes based on deep learning to address this. We find that the training error (TE) can be used to identify the noise in regression tasks while ensemble-based and forgotten event-based metrics fail to detect the noise. The most significant performance increase occurs when the original model is finetuned with the denoised data using TE as the noise detection metric. Our method has the ability to improve models with medium noise and does not degrade the performance of models with noise outside this range (low noise and high noise regimes). To our knowledge, our denoising scheme is the first to improve model performance for ADMET data and has implications for improving models for experimental assay data in general.
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
silence完成签到,获得积分10
刚刚
1秒前
哈哈完成签到,获得积分10
1秒前
小溪溪完成签到,获得积分20
2秒前
笨笨无色完成签到 ,获得积分10
2秒前
so发布了新的文献求助10
2秒前
Ricardo完成签到,获得积分10
3秒前
冷傲的元容完成签到,获得积分10
3秒前
勤奋的烨霖完成签到,获得积分10
3秒前
胡晓平完成签到,获得积分10
3秒前
zhen发布了新的文献求助30
3秒前
牛爷爷发布了新的文献求助10
3秒前
芷莜完成签到,获得积分10
3秒前
WH发布了新的文献求助10
4秒前
4秒前
1028181661发布了新的文献求助10
4秒前
浅陌初心完成签到 ,获得积分10
5秒前
Ilyas0525完成签到,获得积分10
5秒前
dcdedgbvr发布了新的文献求助10
6秒前
夏墨完成签到,获得积分20
6秒前
蜘蛛道理完成签到 ,获得积分10
6秒前
TAN完成签到,获得积分10
7秒前
lalala发布了新的文献求助10
7秒前
Davidfly20完成签到,获得积分10
7秒前
Kong完成签到,获得积分10
7秒前
鸡蛋黄完成签到,获得积分10
7秒前
123完成签到 ,获得积分10
7秒前
笨笨念文完成签到 ,获得积分10
8秒前
李二狗完成签到,获得积分10
8秒前
小明同学发布了新的文献求助10
9秒前
榴莲完成签到,获得积分10
9秒前
10秒前
风格完成签到,获得积分10
10秒前
李健的小迷弟应助1028181661采纳,获得10
10秒前
Zed完成签到,获得积分10
10秒前
爱吃泡芙发布了新的文献求助10
10秒前
QQLL发布了新的文献求助10
10秒前
Rondab应助夏墨采纳,获得10
11秒前
11贾完成签到,获得积分10
11秒前
爆米花应助默默尔安采纳,获得10
12秒前
高分求助中
A new approach to the extrapolation of accelerated life test data 1000
Cognitive Neuroscience: The Biology of the Mind 1000
Technical Brochure TB 814: LPIT applications in HV gas insulated switchgear 1000
Immigrant Incorporation in East Asian Democracies 600
Nucleophilic substitution in azasydnone-modified dinitroanisoles 500
不知道标题是什么 500
A Preliminary Study on Correlation Between Independent Components of Facial Thermal Images and Subjective Assessment of Chronic Stress 500
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 3968719
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3513608
关于积分的说明 11168681
捐赠科研通 3248960
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1794573
邀请新用户注册赠送积分活动 875194
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 804716