신규 모델 학습하기

Hyper Screening X를 통한 분자를 생성하기 위해서는 먼저 모델의 학습이 필요합니다.

1. 신규 모델 학습 실행

모델 관리 화면의 ‘신규 모델 학습’ 버튼 클릭

모델 관리 화면에서 [신규 모델 학습] 버튼을 클릭하여 모델 학습 화면을 실행합니다.

2. 신규 모델 학습 정보 입력

신규 모델을 학습하기 위해서는 2가지 단계의 설정이 필요합니다.

2.1. Step 1 단백질 선택

Step 1 : 단백질 선택 화면

신규 모델을 학습하기 위해서 가장 먼저 학습의 기반이 되는 단백질을 선택해야 합니다.

단백질은 현재 프로젝트에 추가된 단백질 중 ‘3D strcuture’ 유형의 단백질만 선택이 가능합니다. 모델 학습을 진행할 단백질을 선택 후 [다음] 버튼을 클릭하여 다음 단계로 이동합니다.

(*단백질은 1개만 선택이 가능합니다.)

추가된 단백질이 없다면 상단의 [단백질 관리 페이지 이동] 버튼을 클릭하여 단백질 관리 페이지로 이동하여 프로젝트에 단백질을 먼저 추가해야 합니다.

2.2. Step 2 : 모델 기본 설정

Step 2 : 모델 기본 설정 화면

단백질 선택을 완료했다면, 모델 학습 시 필요한 기본 정보와 모델을 통해 분자를 생성할 때의 후보 물질 조건을 설정해야 합니다.

(1) 모델 기본 정보 입력

항목	설명
모델 이름	모델의 원하는 이름을 입력할 수 있습니다. 모델 이름은 프로젝트 내 다른 모델 이름과 중복 사용이 불가능합니다.
모델 태그	모델을 통해 생성된 분자의 ‘Hyper Screening X 모델’ 필드에 추가될 태그입니다. 태그의 이름은 프로젝트 내 다른 모델 태그와 중복 사용이 불가능합니다.
분자 코드	해당 모델로 생성한 분자 이름 부여 시 사용될 코드입니다. 생성 분자의 이름은 ‘분자 코드-생성 번호'로 표시됩니다. 분자 코드는 영문 공백 없이 최대 10자까지만 입력이 가능합니다.
모델 설명	모델의 대한 설명을 자유롭게 입력할 수 있습니다.

(2) Physicochemical property conditions 설정

모델 추가 시 적용할 후보 물질의 Physicochemical proeprty 조건입니다.

[조건 설정 시 유의 사항]

1. 각 물성의 조건은 Lipinski rule의 On / Off에 따라서 설정할 수 있는 범위가 다릅니다.

항목	Lipinski rule On	Lipinski rule Off
LogP	2~7	2~5
Molecular weight	200~800	200~500
TPSA	0~120	0~120

1. 각 물성의 조건은 지정할 수 있는 최소 범위가 존재합니다. (범위를 너무 좁게 설정할 경우, 생성 분자 수가 적거나 Binding score가 좋지 않은 분자가 생성될 수 있습니다.)

항목	최소 범위
LogP	설정한 최댓값과 최솟값의 차이가 2 이상이어야 합니다.
Molecular weight	설정한 최댓값과 최솟값의 차이가 300 이상이어야 합니다.
TPSA	설정한 최댓값과 최솟값의 차이가 50 이상이어야 합니다.

3. 모델 학습 요청

모델 학습 시작 전 마지막 확인 화면

모델의 기본 정보 입력 및 후보 물질의 물성 조건까지 설정이 완료되면 [학습하기] 버튼을 클릭하여 모델 학습을 시작할 수 있습니다.

모델 학습 시작 전 마지막 확인 화면에서 [학습하기] 버튼을 클릭하면 모델 학습이 시작됩니다.

모델 학습이 시작되면, 모델 학습의 상태가 ‘진행 중'으로 바뀌고 최대 48시간 이내에 완료됩니다.

[모델 학습 시 필요한 토큰]

모델 학습을 위해서는 Hyper Screening X 토큰 1개가 점유됩니다.

*Hyper Screening X 토큰은 기존 기능에 사용되는 토큰과는 별도로 Hyper Screening X를 사용하는 랩스페이스에 제공되는 Hyper Screening X 전용 토큰입니다.