admetSAR3.0: a comprehensive platform for exploration, prediction and optimization of chemical ADMET properties

化学空间 计算机科学 药物发现 化学数据库 数据挖掘 图形 任务(项目管理) 机器学习 计算生物学 生物信息学 生物 理论计算机科学 经济 管理
作者
Yaxin Gu,Zhuohang Yu,Yimeng Wang,Long Chen,Chaofeng Lou,Chen Yang,Weihua Li,Guixia Liu,Yun Tang
出处
期刊:Nucleic Acids Research [Oxford University Press]
卷期号:52 (W1): W432-W438 被引量:29
标识
DOI:10.1093/nar/gkae298
摘要

Abstract Absorption, distribution, metabolism, excretion and toxicity (ADMET) properties play a crucial role in drug discovery and chemical safety assessment. Built on the achievements of admetSAR and its successor, admetSAR2.0, this paper introduced the new version of the series, admetSAR3.0, as a comprehensive platform for chemical ADMET assessment, including search, prediction and optimization modules. In the search module, admetSAR3.0 hosted over 370 000 high-quality experimental ADMET data for 104 652 unique compounds, and supplemented chemical structure similarity search function to facilitate read-across. In the prediction module, we introduced comprehensive ADMET endpoints and two new sections for environmental and cosmetic risk assessments, empowering admetSAR3.0 to provide prediction for 119 endpoints, more than double numbers compared to the previous version. Furthermore, the advanced multi-task graph neural network framework offered robust and reliable support for ADMET prediction. In particular, a module named ADMETopt was added to automatically optimize the ADMET properties of query molecules through transformation rules or scaffold hopping. Finally, admetSAR3.0 provides user-friendly interfaces for multiple types of input data, such as SMILES string, chemical structure and batch molecule file, and supports various output types, including digital, chart displays and file downloads. In summary, admetSAR3.0 is anticipated to be a valuable and powerful tool in drug discovery and chemical safety assessment at http://lmmd.ecust.edu.cn/admetsar3/.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
乐空思给轻松小张的求助进行了留言
1秒前
马静雨发布了新的文献求助10
1秒前
1秒前
2秒前
任性的白玉完成签到 ,获得积分10
3秒前
wenwen发布了新的文献求助10
4秒前
失眠洋葱发布了新的文献求助10
5秒前
杨朝进完成签到,获得积分10
8秒前
愉快的苑博完成签到,获得积分10
9秒前
10秒前
阿邪完成签到,获得积分10
11秒前
klin应助完美的雁荷采纳,获得10
11秒前
情怀应助完美的雁荷采纳,获得10
11秒前
12秒前
sl发布了新的文献求助10
13秒前
小二郎应助大乐子采纳,获得10
13秒前
luobi1016发布了新的文献求助10
14秒前
一一完成签到,获得积分10
15秒前
在水一方应助陌欣冉采纳,获得10
17秒前
17秒前
天才阿博完成签到,获得积分10
17秒前
彭于晏应助nast1c采纳,获得10
19秒前
南笙完成签到,获得积分10
19秒前
香蕉觅云应助爱听歌代芙采纳,获得10
19秒前
20秒前
20秒前
21秒前
顺其自然发布了新的文献求助10
21秒前
Orange应助赵无敌采纳,获得10
21秒前
22秒前
22秒前
善良安荷完成签到,获得积分10
22秒前
鱼鱼完成签到 ,获得积分10
22秒前
23秒前
Weam完成签到,获得积分10
23秒前
24秒前
刘求助完成签到,获得积分10
25秒前
Weam发布了新的文献求助10
26秒前
远之发布了新的文献求助10
26秒前
27秒前
高分求助中
Principles of Economics, 11th Edition 10000
University Physics with Modern Physics, 16th edition 10000
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Environmental Leverage in Times of Climate Crisis: Product Standards, Carbon Border Measures and Preferential Trade Agreements 1000
Matrix Methods in Data Mining and Pattern Recognition 510
Social Skills Improvement System-Rating Scales--Chinese Version 500
Dynamische Polarisation von H-1 und B-11 in (CH-3)-3NBH-3 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 内科学 物理 复合材料 催化作用 细胞生物学 无机化学 光电子学 物理化学 电极 基因
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 7242286
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 8866911
关于积分的说明 18704590
捐赠科研通 6915607
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3196203
关于科研通互助平台的介绍 2369320
邀请新用户注册赠送积分活动 2170824