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英国剑桥大学研究人员设计新的机器学习算法来寻找药物【金沙棋牌官方版】

2020-11-20 00:17上一篇:优化虚拟世界振幅光栅,减少额外费用“金沙棋牌官方版” |下一篇:没有了

本文摘要:英国剑桥大学研究人员设计了新的机器学习算法来寻找药物,其效率被证明是目前业界标准的两倍,帮助新药开发公里/小时。研究成果在最近出版的美国《国家科学院院刊》上公开。药物发现的关键是预测分子是否不会转录特定的生理过程。可以找到转录生理过程的分子之间共享的化学模式来建立统计模型,但目前构建这些模型的数据非常有限。 因为实验费用高,准确的化学模式在统计上有意义。“机器学习在数据量丰富的计算机视觉等方面已经取得了重大进展。

研究

英国剑桥大学研究人员设计了新的机器学习算法来寻找药物,其效率被证明是目前业界标准的两倍,帮助新药开发公里/小时。研究成果在最近出版的美国《国家科学院院刊》上公开。药物发现的关键是预测分子是否不会转录特定的生理过程。可以找到转录生理过程的分子之间共享的化学模式来建立统计模型,但目前构建这些模型的数据非常有限。

因为实验费用高,准确的化学模式在统计上有意义。“机器学习在数据量丰富的计算机视觉等方面已经取得了重大进展。”项目的主要负责人、剑桥大学卡文迪什研究所的阿法伊博士表示,将其应用于药物发现领域是为了解决问题数据量有限的问题。被称为随机矩阵理论的数学原理得到了随机和噪音数据集统计特性的假设,可以对活性和非活性分子化学特征进行统计比较展开,确定哪些化学模式对融合最重要,哪些是无意的。

约翰肯尼迪,化学名言) (约翰肯尼迪,化学名言) (作者)根据这一愿景,研究小组与辉瑞制药公司合作,开发了利用数学运算分离与药理学相关化学模式无关的化学模型的算法。最重要的是,该算法不仅研究未知的活性分子,还能不放过活性分子,学会掌握分子的哪些部分对药物最重要,哪些部分最不重要,从而有效地利用那些已结束的实验(数据)。

研究人员开始用222个活性分子建模,已经需要从计算角度检查其他600万个分子。因此,研究人员检查了100种最相关的分子后,发现了4种能够再现可能与阿尔茨海默病和精神分裂症相关的CHRM1受体的新分子。李博士说:“在600万个分子中,检测出了4种活性分子。就像大海捞针一样,“详细说明了新算法的效率是业界标准的两倍”。

算法

目前,研究人员正在预测完善该算法、准备简单有机分子的方法,并将机器学习方法扩展到新材料设计领域。


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