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JCIM | Kinase-Bench：提高激酶抑制剂选择性的综合基准测试工具
激酶作为细胞信号通路的调节剂，在药物化学中一直是肿瘤学、免疫学和传染病最具吸引力的药物靶点。然而，激酶结构的高度相似性导致脱靶毒性，造成严重的不良药物反应。例如，泛 JAK 抑制剂因缺乏对其他 JAK 成员的选择性，导致心血管疾病、肿瘤和死亡风险。本研究旨在解决激酶选择性问题，采用虚拟筛选结合定制的蛋白 - 配体相互作用过滤器，对激酶选择性进行了广泛的基准研究。研究者利用严格的计算分析和验证实验，评估了该方法在识别选择性激酶抑制剂方面的有效性和可靠性。
学习笔记: 在 3D 相似性搜索中使用主动学习
在药物发现中，使用主动学习来识别具有所需特性的分子非常有价值。本文演示了如何使用主动学习来查找具有与查询分子相似的形状和药效团特征的分子。我们使用高斯过程回归作为机器学习模型，并使用 Tanimoto 相似性作为核函数。我们还定义了几个获取函数，包括贪婪函数和最大化概率改进 (PI) 函数。我们使用来自 LitPCBA 数据集的分子进行了实验，结果表明主动学习优于随机选择。
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Current state of R packages for the design of experiments
Your analytical toolkit matters very little if the data are no good. Ideally you want to know to how the data were collected before delving into the analysis of the data; better yet, get involved _before_ the collection of data and design its collection. In this post I explore some of the top downloaded R packages for the design of experiments and analysis of experimental data.
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