Faux négatifs généralisés dans les données de bibliothèques encodées par ADN : Comment les effets des linkers compromettent la prédiction de candidats médicaments basée sur l'apprentissage automatique

Sci. Chim., 2025, Manuscrit accepté DOI : 10.1039/D5SC00844A, Article de fond Alba Lucia Montoya Arias, Adam Hogendorf, Steven Tingey, Aadarsh Kuberan, Lik Hang Yuen, Herwig Schüler, Raphael Franzini Les bibliothèques chimiques codées par ADN (DECL) sont devenues essentielles dans la découverte de médicaments à un stade précoce, produisant des composés actifs et des ensembles de données étiquetés étendus pour la prédiction de molécules bioactives par apprentissage automatique (AM). Cependant, le contenu d'information...