一个美好的微笑：利用 SMILES 表示法预测化学性质 (2025-JA-25MP-2678)近年来，定量构效关系（QSAR）技术不断发展，利用机器学习构建先进模型来预测新分子的性质。这种方法有望降低实验时间和成本。本次报告将介绍JMP Marketplace上的材料信息学工具包和Torch深度学习扩展。这些插件利用广泛使用的开源RDKit软件包处理化学物质的SMILES字符串，为化学家提供了一个交互式且功能强大的QSAR工作流程。本次报告将展示一些使用这些扩展的示例。
自动化和脚本编写预测建模和机器学习
