De novo molecular drug design benchmarking
文献情報
出版日
2021-06-03
DOI
10.1039/D1MD00074H
インパクトファクター
0
著者
Lauren L. Grant, Clarissa S. Sit
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要旨
De novo molecular design for drug discovery is a growing field. Deep neural networks (DNNs) are becoming more widespread in their use for machine learning models. As more DNN models are proposed for molecular design, benchmarking methods are crucial for the comparision and validation of these models. This review looks at recently proposed benchmarking methods Fréchet ChemNet Distance, GuacaMol and Molecular Sets (MOSES), and provides a commentary on their future potential applications in de novo molecular drug design and possible next steps for further validation of these benchmarking methods.
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