“`html
Scikit-fingerprints: Расширенная библиотека Python для эффективного вычисления молекулярных отпечатков и интеграции в потоки машинного обучения
В вычислительной химии молекулы часто представляются в виде молекулярных графов, которые необходимо преобразовать в многомерные векторы для обработки, особенно в приложениях машинного обучения. Это достигается с помощью алгоритмов извлечения молекулярных отпечатков, которые кодируют молекулярные структуры в виде векторов. Эти отпечатки критически важны для задач в хемоинформатике, таких как разнообразие химического пространства, кластеризация, виртуальное скрининг и предсказание свойств молекул. В то время как библиотека scikit-learn на Python широко используется для задач машинного обучения благодаря своему интуитивному API, популярные инструменты с открытым исходным кодом, такие как CDK, OpenBabel и RDKit, которые вычисляют молекулярные отпечатки, в основном написаны на Java или C++ и несовместимы с API scikit-learn.
Применение
Исследователи из Университета AGH в Кракове разработали scikit-fingerprints, пакет Python, предназначенный для вычисления молекулярных отпечатков в хемоинформатике. Эта библиотека обеспечивает интерфейс, совместимый с scikit-learn, облегчая его интеграцию в потоки машинного обучения. Она обладает оптимизированным параллельным вычислением, что делает ее эффективной для обработки больших молекулярных наборов данных. scikit-fingerprints включает более 30 типов молекулярных отпечатков, как 2D (на основе топологии молекулярного графа), так и 3D (с использованием пространственной структуры), позиционируя ее как самую полную библиотеку, доступную в экосистеме Python. Библиотека с открытым исходным кодом доступна на PyPI и GitHub.
Практическое применение
Scikit-fingerprints – это пакет Python, предназначенный для вычисления молекулярных отпечатков и оптимизированный для хемоинформатики и потоков машинного обучения. Он интегрируется со scikit-learn, обеспечивая легкую интеграцию в потоки машинного обучения и обладает возможностями параллельной обработки для больших наборов данных. В пакете представлено более 30 типов отпечатков и поддерживаются 2D и 3D представления. Ключевые возможности включают параллельные и распределенные вычисления с помощью Joblib и Dask, утилиты предварительной обработки для преобразования и стандартизации молекулярных данных, а также эффективную загрузку наборов данных через HuggingFace Hub. Код соответствует высоким стандартам качества с обширными тестированиями, проверками безопасности и практиками CI/CD.
Ценность
Scikit-fingerprints предлагает надежную библиотеку для вычисления молекулярных отпечатков с более чем 30 вариантами, как 2D, так и 3D. Его совместимый с scikit-learn интерфейс облегчает интеграцию в сложные потоки обработки данных. Эффективные параллельные вычисления библиотеки ускоряют обработку больших наборов данных, что критически важно для задач, таких как виртуальный скрининг и настройка гиперпараметров. Его интуитивный API поддерживает пользователей с различным уровнем навыков программирования, таких как вычислительные химики и молекулярные биологи. Расширяемая архитектура библиотеки, высокое качество кода и активное участие сообщества демонстрируют ее актуальность и применимость. Она уже используется в исследованиях по предсказанию свойств молекул и изучению токсичности пестицидов.
Заключение
Scikit-fingerprints – это передовая библиотека с открытым исходным кодом на Python, предназначенная для вычисления молекулярных отпечатков, полностью совместимая с API scikit-learn. Это самая функциональная библиотека в экосистеме Python, поддерживающая более 30 различных отпечатков и обеспечивающая эффективные параллельные вычисления для обработки больших наборов данных. Библиотека оптимизирована для хемоинформатики, дизайна лекарств “с нуля” и вычислительной молекулярной химии, обеспечивая более быстрые и всесторонние эксперименты. С акцентом на высокое качество кода, поддерживаемость и безопасность, scikit-fingerprints предоставляет определенное решение для вычисления молекулярных отпечатков, упрощая задачи, такие как предсказание свойств молекул и виртуальный скрининг.
Проверьте статью и GitHub. Вся заслуга за это исследование принадлежит исследователям этого проекта. Также не забудьте подписаться на нас в Twitter и присоединиться к нашему каналу в Telegram и группе в LinkedIn. Если вам нравится наша работа, вам понравится наша рассылка.
Не забудьте присоединиться к нашему сообществу в Reddit по машинному обучению.
Найдите предстоящие вебинары по ИИ здесь.
Опубликовано на MarkTechPost.
Scikit-fingerprints: Расширенная библиотека Python для эффективного вычисления молекулярных отпечатков и интеграции в потоки машинного обучения
Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью искусственного интеллекта (ИИ) и оставалась в числе лидеров, грамотно используйте Scikit-fingerprints: An Advanced Python Library for Efficient Molecular Fingerprint Computation and Integration with Machine Learning Pipelines.
Проанализируйте, как ИИ может изменить вашу работу. Определите, где возможно применение автоматизации: найдите моменты, когда ваши клиенты могут извлечь выгоду из AI.
Определитесь какие ключевые показатели эффективности (KPI): вы хотите улучшить с помощью ИИ.
Подберите подходящее решение, сейчас очень много вариантов ИИ. Внедряйте ИИ решения постепенно: начните с малого проекта, анализируйте результаты и KPI.
На полученных данных и опыте расширяйте автоматизацию.
Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам на https://t.me/itinai. Следите за новостями о ИИ в нашем Телеграм-канале t.me/itinainews или в Twitter @itinairu45358
Попробуйте AI Sales Bot https://itinai.ru/aisales. Этот AI ассистент в продажах, помогает отвечать на вопросы клиентов, генерировать контент для отдела продаж, снижать нагрузку на первую линию.
Узнайте, как ИИ может изменить ваши процессы с решениями от AI Lab itinai.ru будущее уже здесь!
“`
