## [Cell](https://www.cell.com/cell/abstract/S0092-8674(25)00855-4) 论文筛选数据



## 数据输入：原始片段库

Frags-Enamine-18M.csv：Enamine REAL数据库的18M片段（需提取SMILES）。
GDB11-27M.csv：GDB-11数据库的27M片段（需提取SMILES）。

下载地址：[Zenodo link](https://zenodo.org/records/15191826)

## 原文筛选逻辑（淋病奈瑟菌靶向）

（1）数据输入：原始片段库
文件来源：
Frags-Enamine-18M.csv：Enamine REAL数据库的18M片段（需提取SMILES）。
GDB11-27M.csv：GDB-11数据库的27M片段（需提取SMILES）。
（2）模型预测：Chemprop预训练模型
模型用途：
使用预训练的Chemprop模型（针对淋病奈瑟菌或金黄色葡萄球菌）预测片段的抗菌活性得分（范围0-1）。
模型合理性：
Chemprop模型基于图神经网络（GNN），已在大规模化合物库（如Broad Institute的38,765个化合物）上训练，对结构-活性关系有较高预测精度。
论文验证了模型对已知抗生素片段的预测能力（见Figure S1A），证明其可靠性。
（3）多维度过滤条件
筛选逻辑包含以下条件（需代码实现）：

1.活性阈值：
GDB库片段预测得分>0.05；
Enamine库片段预测得分>0.1（因合成性更佳）。
2.毒性过滤：
使用预训练的HepG2、HSkMC、IMR-90细胞毒性模型，剔除预测得分>0.5的片段。
3.结构过滤：
排除含PAINS/Brenk子结构的片段（易导致假阳性或代谢不稳定）。
与已知559个抗生素的Tanimoto相似度<0.5（确保结构新颖性）。
（4）结果输出
最终获得1,156,945个片段（淋病奈瑟菌靶向），存储于补充数据或Zenodo仓库中。

# 抗菌预测模型输出格式字段解释

## 完整输出字段解释表

### 基础信息

| 字段名 | 数据类型 | 来源 | 计算方法 | 含义说明 |
|--------|--------|------|--------|---------|
| SMILES | 字符串 | 输入数据 | 直接复制 | 分子的 SMILES 结构表示 |
| chem_id | 字符串 | 输入数据 | 直接复制或自动生成 | 化合物的唯一标识符（如 "mol1"） |

### 聚合预测结果（每个分子一组值）

| 字段名 | 数据类型 | 来源 | 计算方法 | 含义说明 |
|--------|--------|------|--------|---------|
| apscore_total | 浮点数 | 聚合计算 | log(gmean(所有40个菌株的预测概率)) | 总体抗菌潜力分数：所有菌株预测概率的几何平均数的对数。值越高表示抗菌活性越强，负值表示整体抑制概率较低 |
| apscore_gnegative | 浮点数 | 聚合计算 | log(gmean(革兰阴性菌株的预测概率)) | 革兰阴性菌抗菌潜力分数：仅针对革兰阴性菌株（23种）计算的抗菌分数 |
| apscore_gpositive | 浮点数 | 聚合计算 | log(gmean(革兰阳性菌株的预测概率)) | 革兰阳性菌抗菌潜力分数：仅针对革兰阳性菌株（17种）计算的抗菌分数 |
| ginhib_total | 整数 | 聚合计算 | sum(所有菌株的二值化预测) | 总抑制菌株数：预测被抑制的菌株总数（概率 ≥ 0.04374 的菌株数量），范围 0-40 |
| ginhib_gnegative | 整数 | 聚合计算 | sum(革兰阴性菌株的二值化预测) | 革兰阴性菌抑制数：预测被抑制的革兰阴性菌株数量，范围 0-23 |
| ginhib_gpositive | 整数 | 聚合计算 | sum(革兰阳性菌株的二值化预测) | 革兰阳性菌抑制数：预测被抑制的革兰阳性菌株数量，范围 0-17 |
| broad_spectrum | 整数 (0/1) | 聚合计算 | 1 if ginhib_total >= 10 else 0 | 广谱抗菌标志：如果抑制菌株数 ≥ 10，则判定为广谱抗菌药物（1），否则为 0 |

### 菌株级别预测结果（每个分子 40 行，每行对应一个菌株）

| 字段名 | 数据类型 | 来源 | 计算方法 | 含义说明 |
|--------|--------|------|--------|---------|
| pred_id | 字符串 | 组合生成 | chem_id + ":" + strain_name | 预测组合ID：格式为 "化合物ID:菌株名称"，如 "mol1:Akkermansia muciniphila (NT5021)" |
| strain_name | 字符串 | 菌株元数据 | 从 40 个菌株列表中提取 | 菌株名称：包含菌株学名和 NT 编号，如 "Akkermansia muciniphila (NT5021)" |
| antimicrobial_predictive_probability | 浮点数 | XGBoost 预测 | model.predict_proba(X)[:, 1] | 抗菌预测概率：XGBoost 模型预测该化合物抑制该菌株生长的概率，范围 0-1。这是模型的原始输出概率 |
| no_growth_probability | 浮点数 | XGBoost 预测 | model.predict_proba(X)[:, 0] | 不抑制概率：预测该化合物不抑制该菌株生长的概率，等于 1 - antimicrobial_predictive_probability |
| growth_inhibition | 整数 (0/1) | 阈值二值化 | 1 if antimicrobial_predictive_probability >= 0.04374 else 0 | 生长抑制标签：二值化的抑制结果。1 表示预测抑制，0 表示预测不抑制。阈值 0.04374 是通过验证集优化得到的 |
| gram_stain | 字符串 | 菌株元数据 | 从 strain_info_SF2.xlsx 中查找 | 革兰染色类型：该菌株的革兰染色分类，值为 "negative"（革兰阴性）或 "positive"（革兰阳性） |

---

## 数据结构说明

### 输出格式特点

- **前 8 列**（SMILES 到 broad_spectrum）：每个分子的聚合结果，这些值在该分子的 40 行中保持不变
- **后 6 列**（pred_id 到 gram_stain）：每个分子-菌株对的具体预测，每行对应不同的菌株

### 示例数据

```csv
SMILES,chem_id,apscore_total,apscore_gnegative,apscore_gpositive,ginhib_total,ginhib_gnegative,ginhib_gpositive,broad_spectrum,pred_id,strain_name,antimicrobial_predictive_probability,no_growth_probability,growth_inhibition,gram_stain
CCO,mol1,-9.93,-10.17,-9.74,0,0,0,0,mol1:Akkermansia muciniphila (NT5021),Akkermansia muciniphila (NT5021),0.000102,0.999898,0,negative
CCO,mol1,-9.93,-10.17,-9.74,0,0,0,0,mol1:Bacteroides caccae (NT5050),Bacteroides caccae (NT5050),0.000155,0.999845,0,negative
...（共 40 行，前 8 列相同，后 6 列不同）
```

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## 关键说明

| 项目 | 说明 |
|------|------|
| 数据量 | 每个输入分子会生成 40 行输出（对应 40 个菌株），因此总行数 = 输入分子数 × 40 |
| 阈值优化 | 默认阈值 0.04374 是通过最大化验证集 F1 分数得到的最优值 |
| 革兰染色分布 | 40 个菌株中，23 个为革兰阴性菌，17 个为革兰阳性菌 |
| 概率解释 | antimicrobial_predictive_probability 越接近 1，表示模型越确信该化合物会抑制该菌株 |
| 应用场景 | 这种格式特别适合强化学习场景，可以直接提取 40 维的预测概率向量作为状态表示 |