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8-3 表征学习及其在药物研发上的应用.pdf

上传人: 云闲 编号:102430 2021-01-01 18页 5.23MB

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本文探讨了药物设计中的代表学习,强调了药物发现是一个漫长且昂贵的过程。挑战一在于人体是一个复杂的系统;挑战二在于数据多样性、复杂性和体积;挑战三在于生物学实验大多是开环的,数据收集涉及细胞准备和生物测定,需要专家分析和决策。代表学习用于靶点发现和药物优化,例如,通过迭代更新算法获得嵌入式表示,以及将先验逻辑与学习相结合的图神经网络。文章还提到了蛋白质和RNA结构预测的进步,以及用于实验验证的高通量闭环AI-湿实验室系统。总体而言,文章强调了代表学习在药物设计中的关键作用,并提出了未来研究方向。
"药物设计中的表示学习挑战是什么?" "如何利用表示学习优化药物设计过程?" "表示学习在蛋白质结构和RNA折叠中的应用有哪些?"
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