下载此文档

机器学习在药物发现中的应用.pptx


文档分类:IT计算机 | 页数:约32页 举报非法文档有奖
1/32
下载提示
  • 1.该资料是网友上传的,本站提供全文预览,预览什么样,下载就什么样。
  • 2.下载该文档所得收入归上传者、原创者。
  • 3.下载的文档,不会出现我们的网址水印。
1/32 下载此文档
文档列表 文档介绍
该【机器学习在药物发现中的应用 】是由【科技星球】上传分享,文档一共【32】页,该文档可以免费在线阅读,需要了解更多关于【机器学习在药物发现中的应用 】的内容,可以使用淘豆网的站内搜索功能,选择自己适合的文档,以下文字是截取该文章内的部分文字,如需要获得完整电子版,请下载此文档到您的设备,方便您编辑和打印。,识别潜在的药物靶点,提高药物发现效率。(CADD)技术结合机器学****可预测靶点与药物分子的相互作用,加速候选药物的筛选。(GAN)等深度学****技术可生成新的候选靶点,拓宽药物发现空间。、特性和生物活性,对候选药物进行虚拟筛选,缩小实验范围。,以药物筛选任务,提高预测准确性。,通过与环境交互和反馈,不断改进模型。,指导药物分子的优化。,具有更高的活性、选择性和安全性。,发现高性能的候选药物。,优化试验设计,提高成功率。,可动态调整试验方案,提高试验效率。,增强临床试验设计模型的鲁棒性和准确性。,预测潜在的药物不良反应,提高药物安全性。(NLP)技术可提取和分析药物说明书和不良反应报告,增强不良反应预测模型。(例如,基因组、转录组和电子健康记录),提高不良反应预测的准确性。,提高药物发现效率和降低开发成本。-靶点交互预测算法可探索药物新的作用机制,为药物再利用提供依据。-疾病-靶点的关联网络,促进药物再利用研究。,用于预测新分子的结合亲和力和选择性。,识别潜在的候选药物,显著缩短药物发现过程。、结构特征和理化性质等多种数据特征,提高筛选精度和效率。,优化现有化合物的特性,提高其药效和安全性。,可实现快速、高效的药物设计,探索化学空间的广阔区域。,识别有助于药物设计的关键结构和性质特征。、蛋白组学数据和化合物筛选数据等多种生物信息学数据识别潜在的药物靶点。,例如非编码RNA和蛋白-蛋白相互作用。,指导药物发现的靶向选择,提高药物疗效和安全性。,减少传统筛选方法的时间和成本。,优化筛选库的组成,提高筛选效率。,从细胞培养到动物模型,提供强大的数据分析和预测能力。、理化性质和其他特征预测化合物潜在的毒性,减少药物开发过程中的风险。,指导药物设计和优化。,建立了强大的预测模型,提高预测准确性和可靠性。,扩展其治疗范围,节省研发成本和时间。-疾病关系、生物标记物和患者基因组数据,发现药物再利用的潜在机会。,为患者提供更多有效的治疗选择。

机器学习在药物发现中的应用 来自淘豆网www.taodocs.com转载请标明出处.

相关文档 更多>>
非法内容举报中心
文档信息
  • 页数32
  • 收藏数0 收藏
  • 顶次数0
  • 上传人科技星球
  • 文件大小158 KB
  • 时间2024-03-27