03 - Молекулярные представления для машинного обучения (искусственный интеллект для разработки ле...

В этом видео рассматриваются молекулярные представления — важнейший этап преобразования химических структур в числа, с которыми могут работать модели машинного обучения. Прежде чем создавать модели QSAR или запускать виртуальный скрининг, необходимо решить эту задачу, и выбор представления имеет гораздо большее значение, чем это принято считать в большинстве руководств. Рассматриваемые темы: нотация SMILES и канонизация, отпечатки Моргана с визуализацией в виде тепловой карты, ключи MACCS, сходство Танимото, физико-химические дескрипторы, правило пяти Липинского и извлечение готового для QSAR набора данных из ChEMBL. Ссылка на код: https://github.com/bnsreenu/AI-for-Dr...