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第二百三十六章 公司ai的普及应用

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之后,这个界面初步运行起来,进入下一页。

“好了,现在我们可以设置我们想要生成的 IC50值范围。”李扬说道。他在屏幕上移动了两个滑块,直到它们显示为 0-10 nM。

崔敏微微有些惊讶李扬的操作,但也没说什么。

“这个小的数值?”崔敏助理却是直接惊讶道,一般ic50的数值越小,说明抗体的特异性能越强,效果越好。“我们现在还没有一个候选物质有这么低的 IC50值。”

“待会儿就知道了。”李扬笑着说,表现的却是非常有自信。“它可以探索你没有探索过的化学空间区域。”

他点击了另一个选项,允许他为生成分子指定一些额外约束条件。

“我们还要确保我们的分子是类药物化合物。”毕竟是爱英集团高薪挖来的数据师,在这里工作这么长时间了,一些普通的专业知识,他已经理解了不少。所以往往还未等崔敏说什么,李扬就已经打开了对应页面。

“这意味着它们应该具有合理的分子量、logP值、溶解度等等。我们可以使用一些常见过滤器,如 Lipinski的五规则或 QED分数来筛选掉不理想的化合物。”

他在屏幕上勾选了一些框,并相应地调整了一些阈值。

“还有别的吗?”他问崔敏。

“嗯,需要避免那些与我已经拥有的分子太相似的分子。”崔敏说道。“不用浪费时间和资源在测试重复或近似重复的化合物。”

李扬点点头,而后在 Tanimoto相似性系数的截止值处输入了 0.8,这是一种常用的比较分子结构的指标。

“那就开始了?”李扬转头又问。

崔敏轻轻嗯了一声。

随后点击了一个标有“生成”的按钮。模型开始工作,在屏幕上显示一个进度条和一些统计数据。Alice紧张地观看,想知道是否会有任何有用的东西出现。

大约 3分钟后,模型完成了 1000个满足所有条件的分子的生成。它根据它们预测的 IC50值对它们进行排序,从最低到最高,并以表格格式显示它们为 3D结构。它还突出显示了它们的关键特征,如功能团、环或杂原子。

这一刻的崔敏再没了之前的从容,一脸不敢置信。

她走到电脑前,快速地滚动界面,仔细地看着每个分子。而越看,惊讶也就越大,这些分子确实是多样化和创新性的,显示出不同于她候选物质的骨架


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