Understanding predictions of drug profiles using explainable machine learning models
The analysis of absorption, distribution, metabolism, and excretion (ADME) molecular properties is of relevance to drug design, as they directly influence the drug’s effectiveness at its target location. This study concerns their prediction, using explainable Machine Learning (ML) models. The aim of...
| Autores: | , |
|---|---|
| Tipo de recurso: | artículo |
| Fecha de publicación: | 2024 |
| País: | España |
| Institución: | Universitat Politècnica de Catalunya (UPC) |
| Repositorio: | UPCommons. Portal del coneixement obert de la UPC |
| Idioma: | inglés |
| OAI Identifier: | oai:upcommons.upc.edu:2117/414759 |
| Acceso en línea: | https://hdl.handle.net/2117/414759 https://dx.doi.org/10.1186/s13040-024-00378-w |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palabra clave: | Molecular dynamics -- Computer simulation Machine learning ADME properties Explainable machine learning Molecular descriptors Drug design Dinàmica molecular -- Simulació per ordinador Aprenentatge automàtic Àrees temàtiques de la UPC::Informàtica::Aplicacions de la informàtica::Bioinformàtica Àrees temàtiques de la UPC::Informàtica::Intel·ligència artificial::Aprenentatge automàtic |
| Sumario: | The analysis of absorption, distribution, metabolism, and excretion (ADME) molecular properties is of relevance to drug design, as they directly influence the drug’s effectiveness at its target location. This study concerns their prediction, using explainable Machine Learning (ML) models. The aim of the study is to find which molecular features are relevant to the prediction of the different ADME properties and measure their impact on the predictive model |
|---|