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这个“柠檬”可以帮助机器学习创造更好的药物

   日期:2019-12-22     浏览:0    
核心提示:这个“柠檬”可以帮助机器学习创造更好的药物
 这个“柠檬”可以帮助机器学习创造更好的药物
使用机器学习进行药物开发的挑战之一是为计算机创建一种从数据点池中提取所需信息的过程。 药物科学家必须提取生物学数据并训练软件,以了解典型的人体如何与结合在一起形成药物的组合相互作用。
 
  普渡大学的药物发现研究人员创建了一个新的框架,用于挖掘用于训练机器学习模型的数据。 名为柠檬的框架可帮助药物研究人员更好地挖掘蛋白质数据库(PDB),该数据库具有超过140,000个生物分子结构,并且每周都会发布新的结构。 这项工作于10月15日发表在《生物信息学》上。
 
  普渡大学理工学院分析与物理化学助理教授高拉夫·乔普拉(Gaurav Chopra)说:“ PDB是药物发现界必不可少的工具。” 他与普渡大学药物发现研究所的其他研究人员合作,并领导了创建柠檬的团队。  “问题在于对所有累积的数据进行排序可能会花费大量时间。机器学习可能会有所帮助,但您仍然需要一个功能强大的框架,计算机可以从中快速分析数据以帮助创建安全有效的框架。药物。”
 
  Lemon软件平台是带有Python绑定的快速C 11库,可以在几分钟内挖掘PDB。 将所有传统的mmCIF文件加载到PDB中大约需要290分钟,但是Lemon大约需要6分钟才能在8核计算机上应用简单的工作流程。  Lemon允许用户编写自定义功能,将其包含在其软件套件中,并以标准方式开发自定义功能,以为整个科学界生成独特的基准数据集。
 
  化学博士Jonathan Fine与Chopra合作开发了该平台,他说:“存放在PDB中的实验结构为结构和计算生物学科学与教育界带来了许多进步,有助于推动药物开发和其他发展领域 “”我们创建了Lemon成为一站式商店,可以快速挖掘整个数据库并提取对于药物开发必不可少的有用的生物学信息。
 
  Lemon之所以得名,是因为它最初旨在为药物设计软件创建基准测试集,并在PDB中识别柠檬,而PDB是无法很好地建模的生物分子相互作用。
 
  软件开发工作是Chopra及其团队参与的有关健康创新的最新项目。  Lemon在GitHub上免费提供,有关详细文档,
 
  乔普拉还与普渡大学研究基金会的技术商业化办公室合作,为其实验室的其他创新申请了专利。
 
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