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## 使用admet-ai预测
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```bash
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git clone https://github.com/swansonk14/admet_ai
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cd admet_ai
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micromamba create -n admet_ai python=3.10
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micromamba activate admet_ai
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# pip install -r requirements.txt
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pip install -e .
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admet_predict --data_path ./data/molecules.csv --save_path ./data/preds.csv --smiles_column smiles
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$env:OMP_NUM_THREADS="12"
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$env:MKL_NUM_THREADS="12"
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$env:NUMEXPR_NUM_THREADS="12"
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$env:PYTORCH_NUM_THREADS="12"
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admet_predict --data_path ./data/molecules.csv --save_path ./data/preds.csv --smiles_column smiles --num_workers 0 --no_cache_molecules
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```
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## pytorch 降级
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看起来你遇到的是 PyTorch 2.6+ 把 torch.load 的默认参数改成了 weights_only=True 导致的非兼容问题。admet-ai（通过 chemprop 的 load_args）在加载 checkpoint 里保存的 argparse.Namespace 时没有显式设 weights_only=False，因此触发了 PyTorch 的安全反序列化报错。详见官方说明：2.6 起默认改动与报错指引。
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```bash
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micromamba activate admet_ai
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python -c "import torch,sys;print(torch.__version__)"
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pip install --upgrade 'torch<2.6'
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pip install --upgrade 'torch<2.6' --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121
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```
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## 筛选关注的关键属性说明
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在抗菌药物候选分子的 ADMET 评估中，本研究主要关注以下 8 个属性，并设置经验阈值作为参考。阈值的设定用于初步风险控制和优先级排序，并非绝对淘汰标准。
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### 毒理学属性（应尽量低于阈值）
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- **AMES (< 0.5)**
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- Ames 致突变实验预测结果。高值表示有潜在的基因突变风险。
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- **Carcinogens_Lagunin (< 0.5)**
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- 致癌性预测。高值表示分子可能存在致癌风险。
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- **ClinTox (< 0.5)**
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- 临床毒性模型预测。高值代表在临床阶段出现毒副作用的可能性较大。
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- **DILI (< 0.5)**
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- 药物性肝损伤（Drug-Induced Liver Injury）。高值表示存在较强肝毒性风险。
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- **hERG (< 0.5)**
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- 针对心脏钾通道 hERG 的抑制概率。高值代表心脏毒性风险增加。
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### 吸收与利用度属性（应尽量高于阈值）
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- **Bioavailability_Ma (> 0.5)**
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- 口服生物利用度预测。高值表示药物在体内更容易被吸收并进入循环。
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- **HIA_Hou (> 0.5)**
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- 人体肠道吸收（Human Intestinal Absorption）。高值代表口服吸收效果更好。
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- **Caco2_Wang (> 0.5)**
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- 基于 Caco-2 细胞模型的渗透性预测。高值说明分子透膜能力较好。
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### 总结
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- **毒理学属性** 是硬约束（应尽量低于阈值，减少毒副作用风险）。
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- **吸收与利用度属性** 是优选指标（应尽量高于阈值，保证体内可达有效浓度）。
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- 阈值 **0.5** 为经验值，后续可结合分布曲线调整，更贴近抗菌药物实际特性。
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