본 논문은 꿀벌(Apis mellifera)에 대한 실험적으로 검증된 화학적 독성에 대한 가장 포괄적인 데이터셋인 ApisTox에 초점을 맞추고 있습니다. 의약품 연구 분야와 달리 농약 분야는 종 특이적 독성에 대한 데이터가 부족한데, ApisTox는 이러한 문제를 해결하는 데 기여할 수 있습니다. 논문에서는 분자 지문, 그래프 커널, 그래프 신경망 및 사전 훈련된 모델 등 다양한 머신러닝 접근 방식을 사용하여 ApisTox 데이터셋을 평가하고, MoleculeNet 벤치마크의 의약 데이터셋과 비교 분석합니다. 그 결과 ApisTox는 의약 데이터셋과는 구별되는 화학적 공간을 나타내며, 의약 데이터셋으로만 훈련된 최첨단 알고리즘의 일반화 능력이 제한적임을 보여줍니다.
