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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2023.6
- 수록면
- 2,079 - 2,083 (5page)
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Prediction of a small molecule"s bioactivity is an essential research area that can improve the efficiency and probability of successful drug screening. In this research, we investigated the use of three various machine learning algorithms, XGBoost, CatBoost, and LightGBM, for predicting the bioactivity of compounds as inhibitors of acetylcholinesterase, a key target in the treatment of Alzheimer"s disease.
We used a dataset of 3,549 compounds with known activity against acetylcholinesterase as well as a set of molecular descriptors calculated for each compound. Our results showed that all three algorithms were able to achieve high accuracy in predicting the bioactivity of acetylcholinesterase inhibitors, with Specifically, CatBoost had an accuracy of 83%, a precision of 84%, a recall of 87%, and an F1 score of 86%. XgBoost and LightGBM also performed well, with accuracies of 81% and 83%, respectively.
We used a dataset of 3,549 compounds with known activity against acetylcholinesterase as well as a set of molecular descriptors calculated for each compound. Our results showed that all three algorithms were able to achieve high accuracy in predicting the bioactivity of acetylcholinesterase inhibitors, with Specifically, CatBoost had an accuracy of 83%, a precision of 84%, a recall of 87%, and an F1 score of 86%. XgBoost and LightGBM also performed well, with accuracies of 81% and 83%, respectively.
목차
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
Ⅲ. 결론
참고문헌
참고문헌 (0)
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