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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（图）
机器学习 数百种 潜在 新冠药物
2020/8/14
中国科学家借助一种强大的机器学习方法，通过筛选约2亿种化学物质，发现了数百种新冠肺炎候选药物。该研究负责人、加州大学河滨分校教授安南达桑卡·雷解释说，这一药物发现平台是一种与人工智能有关的计算机算法，可通过反复试错学习预测药物的活性，其预测能力还能不断改进，“对于系统性发现治疗新冠肺炎新药而言，此类平台是重要的第一步”。在研究中，团队成员乔尔·科瓦列夫斯基用到了与新冠病毒蛋白相互作用的65种人类蛋...
科学家利用机器学习让耐药检测更高效（图）
科学家 机器学习 耐药快速检测技术
2019/7/22
细菌耐药已成为影响全人类健康的重大问题，引起了全世界广泛的关注。世界卫生组织提出的解决耐药措施之一是研发耐药快速准确的新型诊断技术和相关试剂。传统的检测方法基于细菌培养，周期长，易导致漏诊、误诊，延误最佳治疗时机。而基于基因的检测技术，如具有灵敏、高效、快捷特点的基因芯片、数字 PCR等技术，是公认的快速检测技术。然而，到目前为止，由于耐药基因型与表型结果的不一致，使得基因检测只能作为培养法的辅助...
清华大学交叉信息研究院曾坚阳课题组和药学院陈立功课题组合作发表药物-标靶相互作用预测的新颖机器学习算法（图）
清华大学交叉信息研究院 曾坚阳课题组 药学院 陈立功课题组 药物 标靶相互作用 机器学习算法
2017/9/20
清华大学交叉信息研究院曾坚阳课题组和药学院陈立功课题组合作开展的关于大规模异构网络中药物-标靶相互作用预测的论文《基于异构网络信息整合的药物-靶标相互作用预测和药物的重新定位》（ A Network Integration Approach for Drug-Target Interaction Prediction and Computational Drug Repositioning fro...