Kompression von Chemie enthüllt neue funktionale Gruppen
In einer wegweisenden Studie auf arXiv wird erstmals die Wirksamkeit traditioneller chemischer Funktionsgruppen systematisch bewertet. Dabei nutzt das Team ein zentrales Prinzip aus der Lerntheorie: Eine gute Erklärung…
- In einer wegweisenden Studie auf arXiv wird erstmals die Wirksamkeit traditioneller chemischer Funktionsgruppen systematisch bewertet.
- Dabei nutzt das Team ein zentrales Prinzip aus der Lerntheorie: Eine gute Erklärung sollte die Daten komprimieren.
- Mit einem unüberwachten Algorithmus, der auf dem Minimum Message Length (MML)-Prinzip basiert, werden Substrukturen identifiziert, die rund drei Millionen biologisch rel…
In einer wegweisenden Studie auf arXiv wird erstmals die Wirksamkeit traditioneller chemischer Funktionsgruppen systematisch bewertet. Dabei nutzt das Team ein zentrales Prinzip aus der Lerntheorie: Eine gute Erklärung sollte die Daten komprimieren. Mit einem unüberwachten Algorithmus, der auf dem Minimum Message Length (MML)-Prinzip basiert, werden Substrukturen identifiziert, die rund drei Millionen biologisch relevanter Moleküle komprimieren.
Die Ergebnisse zeigen, dass die gefundenen Substrukturen die meisten von Menschen kuratierten Funktionsgruppen enthalten und gleichzeitig neue, größere Muster mit spezifischeren Funktionen aufdecken. Zusätzlich wurde der Algorithmus auf 24 bioaktiven Datensätzen angewendet, um datenspezifische Funktionsgruppen zu entdecken. Fingerprints, die auf diesen speziellen Gruppen basieren, übertreffen deutlich etablierte Darstellungen wie MACCS und Morgan, wenn sie in Ridge‑Regression-Modellen für Bioaktivitätsregressionen eingesetzt werden.
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