Fan Database

此时，我们有一个非常简单的预测工作流程：我们可以使用多任务神经网络为新化合物生成分数。在这篇文章的其余部分，我将展示几种呈现结果的方法，以便人们可以更轻松地与它们进行交互。

在交互式热图中显示预测
我们将使用第一个交互式视图来显示多任务 卢森堡手机号码数据 神经网络的预测，其中包括一个热图（包含预测本身）和一个平铺视图（显示生成预测的分子）。热图中化合物在行中，靶标在列中，细胞的颜色由计算得分决定。平铺视图配置为仅显示选定的行。


图 ：显示模型预测和化合物的交互式视图
公开此交互式视图的“将预测显示为热图”组件的设置使得只有选定的行会传递到其输出端口。因此，在图 所示的示例中，“将预测显示为热图”组件的输出中只有两行。

工作流程需要处理大量数据才能构建热图。在这里我不会详细介绍，但主要工作发生在“使用双排序重新格式化”元节点中，该元节点根据化合物和目标的中位数对它们进行重新排序。这会将具有更多高分化合物的目标放在热图的左侧，而将具有更多目标的高分化合物放在热图的顶部。从质量上讲，当您向上和向左平移时，热图应该变得更红，而当您向下和向右平移时，热图应该变得更蓝。对于此目的的最佳排序标准，没有最佳答案，因此如果您想尝试中位数以外的其他标准，请随意调整“使用双排序重新格式化”元节点中排序节点的设置。