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DrugAI
关注人工智能与化学、生物、药学和医学的交叉领域进展，提供“原创、专业、实例”的解读分享。
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人工智能时代的糖信息学
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人工智能
人工智能(AI)方法已经并正在越来越多地被整合到生物信息学及其糖科学分支（即糖信息学）中实施的预测软件中。人工智能技术在过去几十年中不断发展，它们在糖科学中的应用还不广泛。这种有限的应用部分是由于糖类数据的特殊性造成的，众所周知,这些数据是难以产生和分析的。尽管如此，随着时间的推移，糖学、糖蛋白组学和糖结合数据的积累已经达到了一定程度，即使是最新的深度学习方法也能提供性能良好的预测器。
DrugAI
2022-11-28
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Nature Protocols | 基于机器学习和并行计算的代谢组学数据处理新方法
数据处理
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
代谢组学是对某一生物或细胞在一特定生理时期内所有代谢产物同时进行定性定量分析的学科，被广泛用于揭示小分子与生理病理效应间的关系。目前，代谢组学已经被应用于药物开发的各个阶段（如药物靶标识别、先导化合物发现、药物代谢分析、药物响应和耐药研究等）。基于代谢组学的高性价比特性，它被药学领域的研究者给予了厚望，有望加速新药开发的进程。然而，代谢组领域还面临着严重的信号处理与数据分析问题，对其在新药研发中的应用构成了巨大挑战。为了有效消除由环境、仪器和生物因素所引入的不良信号波动，就需要开发针对代谢组信号系统优化的新方法，为不同组学研究量身定制最优的数据分析策略。
DrugAI
2021-12-31
1.7K
0
借助数据科学推动药物发现的十条简单规则
数据挖掘
大数据
数据处理
云数据库 postgresql
实验科学更像是一种将实体表征为人类可识别信息的一个过程，这个过程产生了海量高维复杂的数据，即数字化。统计学、机器学习和深度学习等从数据中寻找规律和发现知识。回顾从药学专业毕业，然后经历很多各种实验和实验数据的产生过程，再加上从事计算的经历，以及最近几年在数据挖掘和AI领域的深入，深知数据科学和AI在制药行业变革中的巨大潜力。通晓数据的产生以及数据挖掘是智能化的基石，药学教育也应该顺应时代和产业需求建立交叉学科人才的培养。
DrugAI
2021-02-02
518
0
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