Högt genomflöde screening är en viktig teknik i tidig läkemedelsdesign som möjliggör screening av tiotusentals föreningar per dag. [1,2] Men falska positiva signaler som utlöses av dåligt beteende föreningar (ofta hitters, pan-assay interferens föreningar, aggregatorer och andra) fortsätter att utgöra en stor utmaning i tidig drogupptäckt och leder fortfarande till ett betydande antal falska träffar som rapporterats i den vetenskapliga litteraturen. [3] Det finns få beräkningsmetoder som gör det möjligt att identifiera föreningar med dåligt beteende, och tillämpningen av dessa befintliga metoder är begränsad. Vi presenterar Hit Dexter, en webbtjänst som gör det möjligt att identifiera frekventa hitters med hög noggrannhet. [4] Hit Dexter är baserat på två extremt randomiserade trädklassificerare utbildade på en väl förberedd delmängd av databasen PubChem Bioassay som innehåller 311k föreningar testade på minst 50 proteiner vardera. Vi visar att Hit Dexter kan diskriminera icke-promiskuösa från promiskuösa och mycket promiskuösa föreningar av stora externa testuppsättningar med MCC och AUC-värden på upp till 0,67 respektive 0,96. Hit Dexter finns som en gratis webbtjänst på
Modellerna togs från databasen PubChem BioAssay bestående av 311k sammansättningar REF.