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ADMETlab 3.0: an updated comprehensive online ADMET prediction platform enhanced with broader coverage, improved performance, API functionality and decision support

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作者
Ли Фу,Shaohua Shi,Jiacai Yi,Ningning Wang,Yao He,Zhenxing Wu,Jinwu Peng,Youchao Deng,Wenxuan Wang,Chengkun Wu,Aiping Lu,Xiangxiang Zeng,Wentao Zhao,Tingjun Hou,Dongsheng Cao
出处
期刊:Nucleic Acids Research [Oxford University Press]
标识
DOI:10.1093/nar/gkae236
摘要

Abstract ADMETlab 3.0 is the second updated version of the web server that provides a comprehensive and efficient platform for evaluating ADMET-related parameters as well as physicochemical properties and medicinal chemistry characteristics involved in the drug discovery process. This new release addresses the limitations of the previous version and offers broader coverage, improved performance, API functionality, and decision support. For supporting data and endpoints, this version includes 119 features, an increase of 31 compared to the previous version. The updated number of entries is 1.5 times larger than the previous version with over 400 000 entries. ADMETlab 3.0 incorporates a multi-task DMPNN architecture coupled with molecular descriptors, a method that not only guaranteed calculation speed for each endpoint simultaneously, but also achieved a superior performance in terms of accuracy and robustness. In addition, an API has been introduced to meet the growing demand for programmatic access to large amounts of data in ADMETlab 3.0. Moreover, this version includes uncertainty estimates in the prediction results, aiding in the confident selection of candidate compounds for further studies and experiments. ADMETlab 3.0 is publicly for access without the need for registration at: https://admetlab3.scbdd.com.
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