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榕树集--新型抗生素的发现

在本文中研究团队提出了一种基于深度学习的可解释方法,用于发现新型抗生素结构。通过神经网络学到的抗生素活性相关的化学亚结构被用于预测抗生素的结构类别。研究团队通过图神经网络预测了超过1200万个化合物的抗生素活性和毒性,并通过可解释的图算法确定了具有高抗生素活性和低毒性的化合物的亚结构理由。实验验证表明,具有特定亚结构的化合物对金黄色葡萄球菌具有抗生素活性,其中一种结构类别对耐药性较强的金黄色葡萄球菌和肠球菌具有选择性。这一方法为深度学习引导的抗生素结构类别发现提供了新途径,并强调了机器学习在药物发现中的可解释性和对选择性抗生素活性的化学基础的洞察力。

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