Публикации по теме drug-discovery

Публикации по теме 'drug-discovery'

Как DeepCure распространяет модели молекулярных свойств

Для компании, занимающейся поиском лекарств с помощью искусственного интеллекта, данные, предоставляемые нашими моделями машинного обучения, имеют решающее значение. Таким образом, службы, которые мы используем для развертывания и запроса этих моделей, должны быть надежными, производительными и масштабируемыми. В первые дни существования компании мы разработали решение, которое проверяло достаточное количество этих требований, чтобы обойтись. Однако по мере появления новых моделей и..

ПРЕОБРАЗОВАНИЕ Открытие лекарственных препаратов из натуральных продуктов: машинное обучение для высокоточного определения химических свойств…

Обучение компьютеров языку химии с помощью масс-спектрометрии: часть 1 Том Батлер, Дэвид Хили, Август Аллен и Висва Коллуру, Enveda Biosciences Основная проблема в поиске натуральных лекарств: найти иголки в стоге сена природы. Натуральные продукты уникальны тем, что они одновременно являются наиболее проверенным, но неиспользованным источником новых лекарств. В зависимости от точного определения, где-то от ~ 30% (внутренний анализ, самый консервативный) до ~ 60% малых молекул,..

Автоэнкодер в биологии - обзор и перспективы

Автоэнкодер - это широко используемая архитектура глубокого обучения. Хорошее введение можно найти здесь . В этом посте я хотел бы поделиться своими взглядами на применение автоэнкодера в биологии. Автоэнкодер имеет множество связей в биологии. Одним из примеров является платформа L1000, разработанная в проекте Connectivity Map [1], в котором 1000 ориентиров достаточно для восстановления 81% информации в полном транскриптоме и значительно снижает стоимость профилирования..

Революция в поиске лекарств: раскрытие возможностей облака для создания и размещения LLM и других…

В быстро развивающейся области дизайна и открытия лекарств разработка и внедрение моделей языка и обучения (LLM) продолжают играть ключевую роль. Чтобы обеспечить успех этих моделей, ученым-вычислителям и исследователям ML/AI требуется надежная инфраструктура, способная удовлетворить их интенсивные вычислительные потребности. Услуги облачного хостинга предлагают надежное решение, обеспечивая масштабируемость, экономичность, управляемые услуги и высокопроизводительные вычислительные..

Создание ИИ для обнаружения лекарств

Открытие лекарств — это, пожалуй, самый захватывающий потенциальный вариант использования искусственного интеллекта (ИИ). Хотя многие опасаются неизбежного вторжения ИИ в нашу жизнь, существует множество способов, которыми ИИ улучшит наш мир для людей, а не сотрет нас с лица земли. Одним из способов является помощь в создании новых методов лечения болезней. Более 43 компаний работают над открытием новых лекарств с помощью ИИ уже несколько лет. Самостоятельное (без искусственного..

PlayMolecule® KDeep и KDeepTrainer: прогнозирование сродства связывания лиганда

Добро пожаловать в очередной учебник по PlayMolecule! Сегодня мы рассмотрим одно из наиболее часто используемых приложений на PlayMolecule, KDeep, веб-приложение для прогнозирования сродства связывания белок-лиганд с использованием предиктора нейронной сети на основе сверточных графов. В этом руководстве вы узнаете, как обучить свою собственную сеть машинного обучения для прогнозирования сродства связывания белок-лиганд. Давайте начнем! Случаи применения Чтобы показать вам, на что..

Революция искусственного интеллекта в открытии лекарств

Краткий обзор ключевых инноваций, которые позволили ИИ закрепиться в фундаментальных фармацевтических исследованиях. Искусственный интеллект (ИИ) продолжает революционизировать многие аспекты отраслей науки о жизни. Приложения ИИ включают автоматическое обнаружение рака в медицинских изображениях, прогнозирование структуры белков на основе аминокислотных последовательностей и извлечение ключевых слов из медицинских заметок. В частности, за последние несколько лет значительно..