DNA 인코딩 라이브러리 데이터에서 광범위한 거짓 음성: 링커 효과가 기계 학습 기반 리드 예측을 어떻게 손상시키는가

Chem. Sci., 2025, Accepted Manuscript DOI: 10.1039/D5SC00844A, Edge Article 알바 루시아 몬토야 아리아스, 아담 호겐도르프, 스티븐 티니, 아다르시 쿠베란, 리크 항 위엔, 헤르비그 쉴러, 라파엘 프란치니 DNA 암호화 화학 라이브러리(DECLs)는 초기 약물 발견에 필수적인 요소가 되어, 활성 화합물과 기계 학습(ML) 기반의 생리 활성 분자 예측을 위한 광범위한 레이블이 달린 데이터 세트를 제공합니다. 그러나 정보 내용...