AssayMatch: Datenwahl für bessere Wirkstoffmodelle
Die Genauigkeit von Machine‑Learning‑Modellen in der Wirkstoffforschung hängt stark von der Qualität und Konsistenz der Trainingsdaten ab. Da die verfügbaren Datensätze oft zu klein sind, werden viele Modelle durch die Zusammenführung von Bioaktivitätsdaten aus unterschiedlichen Quellen – etwa aus öffentlichen Datenbanken wie ChEMBL – trainiert. Diese Vorgehensweise führt jedoch häufig zu starkem Rauschen, weil experimentelle Protokolle variieren.
