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筛选2亿种化合物 机器学习发现数百种潜在新冠药物

本文摘要:诚信网投app,诚信网投app下载,精选2亿化合物,机器学习发现数百种潜在新冠药物 国际战“疫”行动 高科技日报北京8月13日电 记者刘霞据美国每日科学网12日报道,美国生物学家赖赖在强大的机器学习方法上,基于约2亿个化合物的筛选,发现了数百种新冠肺炎候选药物。

精选2亿化合物,机器学习发现数百种潜在新冠药物 国际战“疫”行动 高科技日报北京8月13日电 记者刘霞据美国每日科学网12日报道,美国生物学家赖赖在强大的机器学习方法上,基于约2亿个化合物的筛选,发现了数百种新冠肺炎候选药物。科研负责人、加州大学河滨校区专家教授Ananda Sankar Ray表示,这个药物发现服务平台是一种与人工智能技术相关的计算机算法,可以基于连续的数据预测和分析药物。试错学习和培训。

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其预测分析能力的特异性可以不断提高,“对于新冠肺炎药物的系统发现,这种类型的服务平台是关键。ep。”在科学研究中,精英团队成员乔尔·帕特列夫斯基(Joel Patlevsky)利用与新型冠状病毒蛋白质相互作用的65种人类蛋白质的协调,将每个人类蛋白质转化为机器学习实体模型。

这个实体模型训练有素,可以学习了三个。确定施工中的更新协调。

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科研精英团队利用这个机器学习实体模型,从包括2亿个化合物的数据库查询中选取了超过1000万个小分子水,确定了与新型冠状病毒蛋白相互作用最有效的65种人类蛋白化合物的靶向治疗。从这种化合物中,他们评估了美国食品和药物管理局长期以来批准的化合物,例如用于药物和食品的化合物。

他们还使用机器学习物理模型来测量各种化合物的毒副作用,这有利于消除潜在有害的候选物。科学的。

研究人员表明,这种类型的方法不仅使他们能够评估对单个人类蛋白质靶标具有最明显特异性的候选药物,而且还发现了一些有望抑制两个或更多人类蛋白质靶标的有机化学物质。雷军说:“最让我兴奋的是这些可能会蒸发的化合物。

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这给吸入疗法带来了惊喜。”科研人员觉得依靠细胞培养基测量的传统方法。

Grid 很贵,而且很可能需要很多年才能测试药物。相比之下,他们的机器学习服务平台在许多化合物的基础筛选方面具有优势。而且,该服务平台不仅可以用于开发抗COVID-19药物,还可以加速其他针对各种疾病的药物的产品开发进程。编制:卞立群。


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