Fugu-MT 論文翻訳(概要): Scikit-fingerprints: easy and efficient computation of molecular fingerprints in Python

論文の概要: Scikit-fingerprints: easy and efficient computation of molecular fingerprints in Python

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.13291v2
Date: Mon, 16 Sep 2024 12:34:52 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-09-18 01:26:30.163522
Title: Scikit-fingerprints: easy and efficient computation of molecular fingerprints in Python
Title（参考訳）: シンキットフィンガープリント : Pythonにおける分子指紋の簡便かつ効率的な計算法
Authors: Jakub Adamczyk, Piotr Ludynia,
Abstract要約: skfpは、化学情報学の応用のための分子指紋の計算のためのPythonパッケージである。 skfpは業界標準のScikit-learnインターフェースを提供し、直感的な使用と機械学習パイプラインとの統合を容易にする。また、柔軟性があり、非常に効率的で、完全にオープンソースです。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: In this work, we present \skfp, a Python package for computation of molecular fingerprints for applications in chemoinformatics. Our library offers an industry-standard scikit-learn interface, allowing intuitive usage and easy integration with machine learning pipelines. It is also highly optimized, featuring parallel computation that enables efficient processing of large molecular datasets. Currently, \skfp~stands as the most feature-rich library in the open source Python ecosystem, offering over 30 molecular fingerprints. Our library simplifies chemoinformatics tasks based on molecular fingerprints, including molecular property prediction and virtual screening. It is also flexible, highly efficient, and fully open source.
Abstract（参考訳）: 本研究では,化学情報学応用のための分子指紋計算のためのPythonパッケージである \skfp について述べる。私たちのライブラリは業界標準のScikit-learnインターフェースを提供しており、直感的な使用と機械学習パイプラインとの統合が容易です。また、大きな分子データセットの効率的な処理を可能にする並列計算を特徴とする高度に最適化されている。現在、 \skfp~はオープンソースのPythonエコシステムで最も機能豊富なライブラリであり、30以上の分子指紋を提供している。本ライブラリは,分子特性予測や仮想スクリーニングなど,分子指紋に基づくケモインフォマティクスタスクを簡略化する。また、柔軟性があり、非常に効率的で、完全にオープンソースです。

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