研究人員設計了一種用於藥物發現的機器學習算法，該算法的效率是行業標準的兩倍，可以加快藥物研發的進程。 娛樂城註冊送開發新的疾病治療方法。
由劍橋大學領導的研究人員使用他們的算法確定了四個新分子，這些分子可以激活一種蛋白質，這種蛋白質被認為與阿爾茨海默氏病和精神分裂症的症狀有關。結果報告在雜誌上 PNAS.
金合發娛樂城藥物發現中的關鍵問題是預測分子是否會激活特定的生理過程。通過搜索已知能激活該過程的分子之間共享的化學模式可以建立統計模型，但是建立這些模型的數據是有限的，因為實驗成本很高並且尚不清楚哪種化學模式具有統計學意義。
“馬赫tha娛樂城劍橋大學卡文迪許實驗室的Alpha Lee博士和該研究的主要作者說，在計算機視覺等領域，在線學習已偏財運生肖經取得了重大進展。下一個領域是諸如藥物發現等科學應用，其中數據量很大相對有限，但我們對這個問題確實有物理見解，而問題就變成瞭如何將數據與基礎化學和物理結合起來。”
Lee和他的同事與生物製藥公司Pfizer合作開發的算法使用數學方法將藥理學相關的化學模式與無關的化學模式區分開。
重要的是，該算法同時查看了已知有活性的分子和已知無活性的分子，並學會了識別分子的哪些部分對藥物作用很重要，哪些部分不重要。一種稱為隨機矩陣理論的數學原理給出了有關隨機且嘈雜的數據集的統計特性的預測，然後將其與活性/非活性分子的捕魚達人序號化學特徵的統計數據進行比較，以了解哪些化學模式對於結合而不是產生真正重要只是偶然。
這種方法使研究人員不僅可以從有活性的分子中發現重要的化學模式，而且還可以從無活性的分子中發現重要的化學模式，換句話說，現在可以用這種技術利用失敗的實驗。
研究人員建立了一個以222個活性分子開始的模型，並能夠通過計算篩選出另外600萬個分子。研究人員據此購買並篩選了100個最相關的分子。他們從中鑑定出四個激活CHRM1受體的新分子，該分子可能與阿爾茨海默氏病和精神分裂症有關。
李說：“從六百萬個分子中撈出四個活性分子的能力就像在大海撈針中找到一根針一樣。”面對面的比較表明，我們的算法的效率是行業標準的兩倍。”
製備複雜的有機分子是化學領域的重大挑戰，潛在的藥物在尚無法製大樂透加碼開獎號碼造的分子中比比皆是。劍橋研究人員目前正在開發可預測合成複雜有機分子的方法的算法，並將機器學習方法擴展到材料發現。
這項研究得到了溫頓可持續性物理計劃的支持。
本文已由劍橋大學提供的材料重新發表。注意：材料的長度和內容可能已被編輯。欲了解更多信息，請合作娛樂城體驗金聯繫引用的來源。
參考：Alpha A.Lee， 等金大發娛樂城通過清除正負化學相關性預測的配體生物活性。 PNAS （2019）。 DOI：10.1073 / pnas.1810847116
