Papers with Code · CC BY-SA 4.0

Drug Discovery

130 평가 기록 32 datasets

Drug discovery is the task of applying machine learning to discover new candidate drugs.

<span style="color:grey; opacity: 0.6">( Image credit: A Turing Test for Molecular Generators )</span>

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벤치마크

Papers with Code 아카이브의 데이터셋별 기록 예시입니다. 평가 조건과 지표 방향이 검증되지 않아 순위를 의미하지 않습니다.

Dataset기록된 모델 예시MetricPaperCode
LDMol
BLEU: 92.6Exact Match: 53.3Levenshtein: 6.750MACCS FTS: 97.3
논문 코드
MapLight
TDC.Caco2_Wang: 0.276
논문 코드
QM9
PAMNet
Error ratio: 0.363
논문 코드
elEmBERT-V1
AUC: 0.961
논문 코드
TrimNet
AUC: 0.878
논문 코드
GraphConv + dummy super node + focal loss
AUC: 0.851
논문 코드
MUV
TrimNet
AUC: 0.851
논문 코드
TrimNet
AUC: 0.777
논문 코드
ProtoW-L2
AUC: 0.92
논문 코드
AttentionSiteDTI
AUC: 0.9717
논문 코드
SMT-DTA
MSE: 0.219CI: 0.890
논문 코드
SMT-DTA
MSE: 0.154CI: 0.894
논문 코드

데이터셋

32개

논문

라이브러리

Papers with Code 리더보드 row에 연결된 구현 저장소입니다.

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