出版物

构造性机器学习设计的细胞迁移合成激活剂

 

苏黎世大学儿童医院,苏黎世联邦理工学院

抽象

建构式机器学习旨在从其学习的领域创建可能表现出相似属性的示例。 在这里,使用已知细胞迁移调节剂的化学结构训练了循环神经网络。 该机器学习模型用于生成模仿训练化合物的新分子。 合成了两个得分最高的设计,并在表型球形细胞迁移试验中测试了功能活性。 这些以计算方式产生的小分子显着增加了髓母细胞瘤细胞的迁移。 结果进一步证实了建设性机器学习在具有所需特性的类药物分子的从头设计中的适用性。

使用Advion ex通过TLC / MS进行分析expression 紧凑型质谱仪(CMS)和Plate Express TLC读板器。