TGViewer
Chem ML/AI/Datasets Chem ML/AI/Datasets @chem_ml · 862 subscribers
Post #276 501
Сегодня у нас вышла новая работа:

Beyond Organic Molecules: MetalLipoDB, a Lipophilicity Dataset for Metal Complexes and Machine Learning Benchmarks


https://doi.org/10.26434/chemrxiv.15010021/v1

Работа продолжает систематизацию данных по комплексам металлов, начатую в MetalCytoToxDB. На этот раз предметом стала липофильность. Для органических соединений существуют большие открытые базы logP, а предсказание липофильности входит в стандартные ML-бенчмарки. Для комплексов металлов экспериментальные значения разбросаны по сотням статей, и существующие подборки покрывают преимущественно платину.

В работе представлена MetalLipoDB — крупнейшая на сегодня база экспериментальных значений липофильности комплексов металлов.

Объём базы: 5158 значений logP/logD для 4714 комплексов 23 металлов, вручную извлечённых из 1192 статей. Для каждой записи указаны условия измерения: состав водной фазы, pH, метод детекции.
В базу включены 546 многоядерных комплексов.

Оценена воспроизводимость измерений. Для одного и того же комплекса значения из двух разных статей расходятся в среднем на 0.56 логарифмических единиц. Эта величина задаёт практический предел точности моделей, обученных на литературных данных.

На основе базы обучены ML-модели (TabPFN, LightGBM, Chemprop, CheMeleon). Для комплексов из статей, отсутствующих в обучающей выборке, ошибка составляет MAE = 0.72-0.75. Если в серии уже измерены три комплекса, привязка предсказаний к этим измерениям снижает ошибку с 0.73 до 0.51.

❗️В разделе "Limitations and future work" перечислены ограничения подхода:

— Значения в базе представляют собой кажущиеся коэффициенты распределения в условиях, указанных авторами
— Многие комплексы не инертны в воде: в частности, хлоридные комплексы платины и рутения подвергаются замещению лиганда на воду
— Включены только измерения непосредственно распределения между октанолом и водной фазой, хроматографические индексы липофильности не рассматриваются
— Модели не учитывают стереохимию
— Для металлов, отсутствующих в обучающей выборке, ошибка возрастает до 0.83-0.89

Датасет на Zenodo: https://doi.org/10.5281/zenodo.23084573
  • 🔥 16
  • 👍 9
  • ❤ 8
More from @chem_ml
  1. Oct 15, 2026Post #280
  2. Oct 15, 2026Новый OdanChem Коллеги, мы обновили OdanChem: новый интерфейс и переработанные поиски. Как…
  3. Oct 14, 2026Molecular Property Prediction with Well-Calibrated Uncertainties via Graph Neural Networks…
  4. Oct 11, 2026Advancing chemical reaction prediction in data-scarce drug discovery with active and geome…
  5. Oct 7, 2026Ложился спать, открыл твиттер, почитал и не могу уснуть… OpenAI опубликовала разом 722 ман…
  6. Oct 6, 2026Вчера вышла совместная работа AMD Silo AI и AstraZeneca From Benchmark to Bench: Can Agent…
Threads Profile ViewerView any public Threads profile without an account.Open ThreadLook →Writing with AI? Make it sound human.Metric37 rewrites AI drafts so they read naturally. Free AI detector, 1,500 words free.Try Metric37 →