A Multi-Fingerprint QSAR Framework for Multiclass Prediction of Antimicrobial Activity of β-Lactam Derivatives Using Machine Learning and Deep Learning
Questo studio presenta un dataset curato di oltre 220 derivati dei β-lattamici con strutture molecolari standardizzate, descrittori fisico-chimici e etichette di attività antimicrobica multiclasse per facilitare lo sviluppo e il benchmarking di modelli di apprendimento automatico e di apprendimento profondo per la previsione dell'efficacia antimicrobica.