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실험실: 점수가 답하는 질문

공개 카탈로그에서 먼저 살펴볼 자료를 정렬하는 실험 기능입니다.

실험실 · 카탈로그 탐색 도구

점수는 카탈로그의 역할·구조 정보·관계 수를 바탕으로 정한 정렬 규칙입니다. 모델을 학습하거나 외부 실험 결과로 성능을 검증한 약효·개발 성공률 예측값이 아닙니다. 데이터가 많이 수록된 계열과 중심 분자에 유리할 수 있습니다.

각 카드의 점수 요인과 실험실 설명을 함께 읽으세요. 숫자를 백분율 확률로 해석하지 않습니다. 입력·계산식·한계 보기

기본 점수: 실제 구현과 같은 계산식

Core: 중심 분자 +22, 역할 scaffold +18 / payload +16 / linker +10. SMILES +12(없으면 −8), InChIKey +4, seed 출처 +3, inherited 출처 −5. 계열 크기 min(14, round(log₂(n+1)×3.5)), 관계 min(8, 2×관계 수), 파생 자식 min(10, 3×자식 수), 메모 +3.

Derivative: drug +18 / adc +16 / derivative +12, SMILES +12(없으면 −8), inherited −5, 중심 대비 Tanimoto round(22×값), 계열 크기 min(10, round(log₂(n+1)×2.5)), 관계 min(8, 2×관계 수), 메모 +4. 최종 점수 상한은 100입니다.

승인·임상·Lead 태그, 특정 질환 분야의 인기 가점은 사용하지 않습니다. 태그 자체가 임상 근거를 검증하지 못하기 때문입니다.

등급과 제안 기능의 한계

같은 풀에서 점수순으로 상위 약 12%는 X-S, 32%까지 X-A, 62%까지 X-B, 나머지는 X-C입니다. 후보가 5개 미만이면 X-B로 둡니다. 이는 외부 기준에 맞춘 절대 등급이 아니라 현재 수록 자료 안의 상대 순서입니다.

인사이트 제안은 계열 건수·그래프 밀도·탐색 신호를 다시 집계합니다. 실험 검증, 지식재산, 합성 가능성, 약물 개발 전망을 평가하지 않습니다. 출처가 적은 분야가 낮게 보이는 수록 편향이 있습니다.

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