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在药物开发项目中，优化候选药物的药代动力学和毒性属性具有重要意义。hERG钾离子通道有助于心脏的正常电活动。hERG抑制剂会导致长时间的QT综合征和危及生命的心律不齐。因此，在虚拟筛选或药物化学优化过程中早期检测hERG抑制作用至关重要。
新的ChemAxon ADMET插件组利用高质量的数据集进行机器学习，以可靠的模型和预测来支持药物设计和药物化学优化。第一个可用的预训练模型旨在通过预测hERG抑制来消除药物发现过程中的心脏毒性风险。
讲座时间
本次在线Webinar主要在hERG pAct回归模型上展示模型开发和评估数据。同时还会讨论了与机器学习模型相连接的现代应用程序的需求，这些需求会辅助更详细的预测结果，例如估计的误差，适用性域以及类似训练化合物的可视化。
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▲ hERG毒性的计算
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bilibili（视频）:康昱盛
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