Публикации по теме 'drug-discovery'
«Машинное обучение: новое определение медицины посредством интеллектуального открытия лекарств»
Использование методов машинного обучения в изучении медицины вызвало революцию в последние годы, революционизировав наш подход к поиску лекарств и уходу за пациентами. Подразделение машинного обучения искусственного интеллекта, которое анализирует огромные объемы данных для выявления проницательных закономерностей и тенденций, продемонстрировало свой потенциал для преобразования сектора здравоохранения. Алгоритмы машинного обучения позволили исследователям быстрее выявлять потенциальных..
Квантовый скачок в открытии лекарств: использование VQE для улучшения молекулярного дизайна
Открытие новых возможностей в разработке лекарств с помощью VQE и квантовых вычислений
Вы когда-нибудь задумывались, как разрабатываются новые лекарства для лечения таких сложных заболеваний, как рак или болезнь Альцгеймера? Или как ученые используют передовые технологии для разработки и тестирования лекарств, которые могут спасти жизни и улучшить качество жизни миллионов людей?
Если да, то вы не одиноки. Область открытия лекарств постоянно развивается, постоянно разрабатываются новые..
Наркотики, данные и глубокое обучение
Почему понадобилось так много времени, чтобы помешать открытию новых лекарств? И как мы наконец это делаем.
Технологии коренным образом подорвали почти все отрасли на Земле и создали огромную ценность, особенно для стартапов и их инвесторов. До сих пор одним явным исключением были фармацевтические препараты. В мире фармацевтики просто нет Amazon или Uber. Посторонних отговаривают от участия из-за чистой научной сложности области, высоких требований к капиталу и сложных правил,..
Доктор Элиза Вонг
Привет! Кто вы и откуда? Я Элиза, я из Португалии, но родилась в Макао.
Какова ваша профессия и как вы в итоге стали ею заниматься? Я ученый NGS, прошедший обучение в международных исследовательских учреждениях. Я защитил докторскую диссертацию по клеточной биологии и молекулярной биологии в Wellcome Trust for Cell Biology в Эдинбурге, где я узнал о своем увлечении нетрадиционными способами проведения скрининга малых молекул против противораковой мишени, теломеразы.
Это..
Трансформаторы в химинформатике Часть-2
В Части-1 этой серии мы рассмотрели строительные блоки трансформаторного слоя, а именно. многоголовое внимание и точечная сеть прямой связи. Мы остановились, едва закончив полностью слой трансформатора. Обратите внимание, что мы используем термины блок и слой как синонимы. В этой части мы кратко рассмотрим другие движущиеся части слоя преобразователя, то есть нормализацию слоя и остаточное соединение. Поскольку эти концепции не новы для трансформатора, я буду кратко их..
Теория случайных матриц: лучший классификатор для предсказания связывания лекарств?
Прогнозирование аффинности связывания потенциальных лекарств-кандидатов - лишь один из компонентов конвейера открытия лекарств, который сейчас прерывается искусственным интеллектом. Теория случайных матриц предоставляет алгоритм классификации с очень высокой AUC, лучше, чем другие существующие методы.
Два алгоритма, которые неоднократно показывали стабильные результаты (AUC около 0,7–0,8), следующие:
Случайные леса ( https://www.youtube.com/watch?v=J4Wdy0Wc_xQ&vl=en ) Наивный..
Сверточная нейронная сеть для вычислительного открытия лекарств
Журнал Fortune опубликовал статью под названием «Следующая промышленная революция: разработка лекарств с помощью компьютера в Merck» (Ван Дри, 2007 г.) 5 октября 1981 г. Эта статья привлекла внимание общественности к потенциалу компьютерных лекарств. методы обнаружения.
За последние десятилетия вычислительные методы для открытия лекарств сыграли важную роль в разработке терапевтически важных малых молекул. Эти методы широко классифицируются как методы, основанные на структуре, или..
