実行の深い部分でエラーが発生し、元のトリガーを探すためにトレースバックする必要がある場合に使用。コールスタックを逆方向にシステマティックにトレースし、必要に応じて計装を追加して、無効なデータまたは不正な動作の原因を特定します。
あなたが手に入れるもの
これらのシナリオに最適
GNNモデルを用いた薬物様性質の予測による、早期毒性スクリーニング。
ターゲット特定のためのタンパク質構造と相互作用を解析する。
生成モデルを使用し、デノボ創薬のための新規医薬品候補を設計します。
機械学習駆動型の逆合成を用いて、医薬品候補の合成経路を最適化する。
測定された効果
実証済みのメリットと測定可能な影響
事前学習済みGNNを使用して、プロパティ予測時間を週単位から数時間に短縮。
モデルの即時トレーニングとベンチマーキングに対応した40以上の厳選データセットにアクセス。
最適化されたPyTorchベースのワークフローで計算コストを削減。
装備内容
ファイル・タグ・3ステップのインストール
ヒント： 初回使用の前にドキュメントとコードを読み、機能と必要な権限を確認してください。
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