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西安瑞禧最近開拓了新的科研方向——ADMET性質預測服務，其中包括藥物發現、藥物靶點預測、藥物靶標發現、先導化合物篩選、藥物設計服務、靶標預測服務、藥物虛擬篩選、藥物/小分子定制合成、化合物結構優化活性/藥物篩選、虛擬新藥篩選服務。本文小編主要介紹的是：藥物分子性質預測服務。

在生物信息學領域,人工智能方法在預測藥物分子的物理化學性質和生物活性中獲得了重大成功,特別是神經網絡已被應用到藥物研發中.但是淺層神經網絡的預測精度低,深度神經網絡又容易出現過擬合的問題,而模型融合策略有望提升機器學習中弱學習器的預測能力.據此,將模型融合方法首次應用到藥物分子性質的預測中,通過對藥物分子的化學結構進行信息化編碼,采用平均法、堆疊法融合淺層神經網絡,提高對藥物分子pKa預測的能力.與深度學習方法相比,堆疊法(Stacking)融合的模型具有更高的預測準確性,其預測結果的相關系數達到0.86.通過將多個弱學習器的神經網絡有機組合可使其達到深度神經網絡的預測精度,同時保留更好的模型泛化能力.研究結果表明,模型融合方法可提高神經網絡對藥物分子pKa預測結果的準確性和可靠性.

瑞禧ADMET性質預測服務相關方向：

藥物結構優化服務

藥物分子優化服務

藥物分子性質預測服務

藥物分子吸收評估服務

藥物分子毒性評估服務

藥物分子分布代謝評估服務

藥物藥效評估服務  

RNA/DNA 合成修飾

細胞膜修飾