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2022年6月，浙江大學(xué)藥學(xué)院侯廷軍教授團隊、中南大學(xué)曹東升教授團隊和騰訊量子實驗室聯(lián)合在《Journal of Medicinal Chemistry》上發(fā)表論文“TocoDecoy: A New Approach to Design Unbiased Datasets for Training and Benchmarking Machine-Learning Scoring Functions”，提出了一種用于機器學(xué)習(xí)打分函數(shù)訓(xùn)練和測試的無偏數(shù)據(jù)集構(gòu)建新方法。該方法引入四種技巧來消除隱藏偏差，給定特定靶標(biāo)的活性分子，基于條件分子生成和分子對接，可以基于已知的活性分子高效地生成相應(yīng)的負(fù)樣本（decoys），為機器學(xué)習(xí)打分函數(shù)的訓(xùn)練和測評提供了無偏的數(shù)據(jù)集。

作者比較了TocoDecoy、傳統(tǒng)數(shù)據(jù)集DUD-E以及適用于機器學(xué)習(xí)打分函數(shù)評價的無隱藏偏差數(shù)據(jù)集LIT-PCBA。和另外兩個數(shù)據(jù)集相比，TocoDecoy表現(xiàn)相當(dāng)或更少的隱藏偏差。在模擬虛擬篩選實驗中，在不同數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練的模型的預(yù)測精度排名為：LIT-PCBA≈TocoDecoy>DUD-E。盡管基于TocoDecoy訓(xùn)練的模型與基于LIT-PCBA訓(xùn)練的模型性能相當(dāng)，但TocoDecoy數(shù)據(jù)集具有更好的可擴展性。結(jié)果表明，TocoDecoy是一種更為合理的數(shù)據(jù)集構(gòu)建方法，有望幫助相關(guān)領(lǐng)域的研究人員更好地對機器學(xué)習(xí)打分函數(shù)進行測評和訓(xùn)練。

圖1. TocoDecoy方法的工作流程圖

浙江大學(xué)藥學(xué)院為本論文的第一署名單位，浙江大學(xué)藥學(xué)院博士生張徐俊為第一作者，浙江大學(xué)侯廷軍教授、騰訊量子實驗室謝昌諭博士、中南大學(xué)曹東升教授為共同通訊作者。

原文鏈接：https://pubs.acs.org/doi/10.1021/acs.jmedchem.2c00460

參考資料：http://www.cps.zju.edu.cn/2022/0614/c58891a2591991/page.htm