Szczegóły publikacji

Opis bibliograficzny

Scikit-fingerprints: easy and efficient computation of molecular fingerprints in Python / Jakub ADAMCZYK, Piotr Ludynia // SoftwareX [Dokument elektroniczny]. — Czasopismo elektroniczne ; ISSN 2352-7110. — 2024 — vol. 28 art. no. 101944, s. 1-8. — Wymagania systemowe: Adobe Reader. — Bibliogr. s. 7-8, Abstr. — Publikacja dostępna online od: 2024-10-30

Autorzy (2)

Słowa kluczowe

chemoinformaticsPythonmachine learningmolecular fingerprintsmolecular property predictionscikit-learn

Dane bibliometryczne

ID BaDAP156380
Data dodania do BaDAP2024-11-14
Tekst źródłowyURL
DOI10.1016/j.softx.2024.101944
Rok publikacji2024
Typ publikacjiartykuł w czasopiśmie
Otwarty dostęptak
Creative Commons
Czasopismo/seriaSoftwareX

Abstract

In this work, we present scikit-fingerprints, 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, scikit-fingerprints 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.

Publikacje, które mogą Cię zainteresować

artykuł
#167466Data dodania: 21.5.2026
Evaluating machine learning models for predicting pesticide toxicity to honey bees / Jakub ADAMCZYK, Jakub Poziemski, Paweł Siedlecki // Ecotoxicology and Environmental Safety ; ISSN  0147-6513 . — 2026 — vol. 312 art. no. 119869, s. 1–14. — Bibliogr. s. 13–14, Abstr. — Publikacja dostępna online od: 2026-02-23
artykuł
#156960Data dodania: 10.1.2025
flow-models 2.2: efficient and parallel elephant flow modeling with machine learning : software update / Piotr JURKIEWICZ // SoftwareX [Dokument elektroniczny]. — Czasopismo elektroniczne ; ISSN 2352-7110. — 2024 — vol. 28 art. no. 101920, s. 1-3. — Wymagania systemowe: Adobe Reader. — Bibliogr. s. 2-3, Abstr. — Publikacja dostępna online od: 2024-10-19. --- Refers to: Piotr Jurkiewicz, flow-models: a framework for analysis and modeling of IP network flows, SoftwareX, Volume 17, 2022, 100929, ISSN 2352-7110, 10.1016/j.softx.2021.100929.