CoPriNet: graph neural networks provide accurate and rapid compound price prediction for molecule prioritisation

Sanchez-Garcia, Ruben; Havasi, Dávid [Havasi, Dávid (vegyészmérnök), szerző] Kémiai és Környezeti Folyamatmérnöki Tanszék (BME / VBK); Takács, Gergely [Takács, Gergely (vegyészmérnök), szerző] Kémiai és Környezeti Folyamatmérnöki Tanszék (BME / VBK); Robinson, Matthew C.; Lee, Alpha; von Delft, Frank; Deane, Charlotte M.

Angol nyelvű Szakcikk (Folyóiratcikk) Tudományos
Megjelent: Digital Discovery 2635-098X 2 (1) pp. 103-111 2023
  • SJR Scopus - Chemistry (miscellaneous): Q1
Azonosítók
CoPriNet can predict compound prices after being trained on 6M pairs of compounds and prices collected from the Mcule catalogue.
Hivatkozás stílusok: IEEEACMAPAChicagoHarvardCSLMásolásNyomtatás
2025-02-17 05:29