pkCSM

站点概述

pkCSM是由澳大利亚昆士兰大学开发的基于图签名的ADMET预测平台，发表于2015年Journal of Medicinal Chemistry。pkCSM使用基于距离的图签名方法将分子结构编码为数学描述符，然后通过机器学习模型预测30种ADMET性质，涵盖吸收（肠道吸收、Caco-2渗透性、水溶性、P-糖蛋白底物/抑制）、分布（VDss、BBB渗透、CNS渗透）、代谢（CYP450亚型抑制）、排泄（总清除率）和毒性（AMES毒性、hERG抑制、大鼠LD50、皮肤致敏性、肝毒性等）。pkCSM在水溶性预测、Caco-2渗透性、CYP1A2/2C9/2C19抑制和P-糖蛋白抑制等方面表现尤为出色。用户只需输入SMILES结构即可获得全面预测结果。

官网与访问

官方网址：https://biosig.lab.uq.edu.au/pkcsm/。访问前请确认链接有效，并注意甄别仿冒站点。

分类归属

所属一级分类：学习资源与社区；二级方向：开源项目与GitHub仓库。资源类型：资源。

主要标签

ADMET预测、药代动力学、毒性预测、图签名、药物设计

主要用途

用于「学习资源与社区 · 开源项目与GitHub仓库」方向的科研查询、工具调用与资源获取，辅助生物学科研、教学与产业应用。

适用人群

生命科学领域的科研人员、高校师生（本科/硕士/博士）、生物信息分析师、医药与农业研发人员、以及生物爱好者与科普创作者。

使用建议

建议优先访问官方网站或机构页面，注意核对域名与版本；对需要账号/权限的资源，优先使用所在机构已采购的数据库权限，并遵守数据使用协议与引用规范。

同类推荐

同属「学习资源与社区 · 开源项目与GitHub仓库」的其它收录：

• Bioconductor
• DESeq2
• edgeR
• nf-core
• fastp
• DeepLabCut

小结

pkCSM 已纳入生物导航站的「学习资源与社区 · 开源项目与GitHub仓库」分类，结合上方概述、用途与建议，可帮助你在生物学科研与学习中更快找到权威、可靠的资源入口。