待验证50% 置信事实精确时间

骨架切分依据Bemis-Murcko骨架将分子分组，确保同一骨架的所有分子只出现在训练集或测试集一侧，以模拟对陌生化学骨架的预测能力

1

来源数

50%

置信度

长期有效

时效性

2026/9/12

首次发现

来源

药学人AI学习路线：五大黄金赛道与零基础入门指南

涉及实体

Scaffold Splitconcept Bemis-Murckoconcept

相关事实

待验证以列表为单位的处理能力使蛋白质结构预测能够纳入自动化研发管线，而非作为一次性计算实验执行62% 相似待验证对Hadamard乘积进行聚类分析可以提取神经元检测的全部语义模式，产生清晰的单义性簇57% 相似待验证MolCLR通过对分子图施加不同数据增强来构造正负样本对，Grover和GraphMAE采用掩码预训练策略学习分子表征57% 相似待验证SMOTE算法通过在少数类样本之间插值生成合成样本来实现过采样56% 相似待验证处理分子任务时应使用骨架切分（Scaffold Split）而非随机切分，否则模型会因数据泄露导致效果虚高56% 相似

引用此条事实

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