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新机器学习算法有助药物开发提速

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  • 时间:2019-08-13 19:08:14
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科技日报伦敦2月12日电(记者田学科)英国剑桥大学研究人员设计出一种新的机器学习算法来寻找药物,其效率已被证明是目前行业标准的两倍,有助新药开发提速。研究成果发表在近期出版的美国《国家科学院院刊》上。

第75分钟,阿贾克斯扳平比分。卢卡斯后场被抢断,内雷斯禁区左侧传中,齐耶克12码处推射入网,1-1。

千淘万漉虽辛苦,吹尽狂沙始到金。回首40年前,一场改变历史的大变革轰然开启,向何处走、如何走、走到哪儿,没有人知道答案。作为改革开放先行地,广东被世人寄予厚望,党中央赋予其探索新路、当好排头兵的重要使命。随后,我们看到深圳等经济特区大胆探索、勇往直前,不断思索如何尽快让百姓富起来、尽快跟上世界发展步伐的方法,以“摸着石头过河”的勇毅之心,创造了世界工业化、城市化、现代化发展史上的奇迹。不仅如此,在收获丰富物质财富的同时,先行地孕育出宝贵发展经验,推动我国形成解放思想、实事求是、与时俱进的新的时代精神,为我国实现历史性变革和取得伟大成就探索出正确道路。

据了解,经全国评选办公室审核,纳入初评环节的共有679个推荐人选(组织)。其中,奋进奖110个、贡献奖153个、奉献奖120个、创新奖144个、组织创新奖152个。

被称为随机矩阵理论的数学原理,给出了关于随机和噪声数据集统计特性的假定,用这一原理可以将活性和非活性分子化学特征的统计数据进行比较,以确定哪些化学模式对于结合而言是真正重要的,哪些只是偶然的。

【环球网智能综合报道 记者 王欢】据日本共同社6月23日报道,日本NEC公司21日发布消息称,将正式推出结合脸部识别与图像分析的服务。即使戴着太阳镜或口罩也能够进行识别,可作为反恐对策在机场登机口及体育赛事等活动场所引进,或用于在旅游景点识别每一位游客提供最适当的服务。力争首先7月起在北美发售,本年度内在日本国内推出。

“从600万个分子中筛选出4种活性分子,就像在大海捞针一样,”李博士说,“详细比较显示,新算法效率是行业标准的两倍。”目前研究人员正在完善该算法,预测合成复杂有机分子的方法,以及将机器学习方法扩展到新材料设计领域。

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研究人员用222个活性分子开始建模,已能够从计算角度对其他600万个分子进行筛选。由此,研究人员从中筛选出100种最相关的分子,再从这些分子中找到了4种可以激活可能与阿尔茨海默病和精神分裂症有关的CHRM1受体的新分子。

药物发现的关键点是预测分子是否会激活一个特定的生理过程。可以通过搜索激活生理过程的分子之间共享的化学模式来建立统计模型,但是目前构建这些模型的数据十分有限,因为实验成本高且不清楚哪些化学模式具有统计学意义。“机器学习在数据量丰富的计算机视觉等领域已经取得了重大进展。”项目主要负责人、剑桥大学卡文迪许实验室的阿法⋅李博士说,将其运用到药物发现领域,就是为了解决数据量相对有限的问题。

如果一个人明知自己有艾滋病,却故意传染给他人,这种行为是否涉嫌违法犯罪?

根据这一设想,研究团队与辉瑞制药公司合作开发出一种算法,即利用数学运算,将与药理学相关的化学模式从不相关的化学模式中分离开来。重要的是,该算法不仅研究已知具有活性的分子,而且也不放过那些无活性的分子,并且学会识别分子的哪些部分对于药物作用是重要的,而哪些部分是不重要的,使得那些失败的实验(数据)也可以得到有效的利用。

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