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药物

计算生物学家​Anne Carpenter谈:机器学习将高维的生物学问题简化

编译/凯霞今天,生物医学研究人员可以通过使用机器学习进行基于图像的分析,有效地对显微镜图像中的数千个细胞进行分类。计算生物学家 Anne Carpenter 是开发这些自动化工具的先驱。你不能通过封面来判断一本书,也就是,你不能以貌取人,至少我们是这么了解人的。然而,对于细胞来说,令人惊讶的是,事实并非如此。使用类似于计算机识别面部的机器学习方法,生物学家可以表征显微图像堆栈中的单个细胞。通过测量数以千计的可视化细胞特性——标记蛋白的分布、细胞核的形状、线粒体的数量——计算机可以从细胞图像中挖掘出识别细胞类型和疾病
11/8/2021 4:54:00 PM
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综述:药物发现中的机器学习

编辑 | 萝卜皮不知不觉,人工智能已经渐渐延伸到了各个领域,医药领域也不例外。来自印度 B V Raju 理工学院的研究人员发表综述,讨论了药物发现中的机器学习,归纳总结了应用于制药领域的各类机器学习技术,并指出当前该领域发展的难点,以及未来发展方向。该综述以「Machine Learning in Drug Discovery: A Review」为题,于 2021 年 8 月 11 日发布在《Artificial Intelligence Review》杂志。人工智能概念与许多领域密切相关,如模式识别、概率论、
8/31/2021 3:21:00 PM
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NUS研究团队开发自动化药物生产新技术,「自动化多步合成」成可能

发现和开发用于治疗的新型小分子化合物需要投入大量的时间、精力和资源。新加坡国立大学(NUS)的研究团队开发了一种适合药物小分子的自动化生产方法,为传统化学合成提供了新的思路。该方法可能用于通常通过手动工艺生产的分子,从而减少所需的人力。取得这一技术突破的研究小组由新加坡国立大学化学系助理教授Wu Jie 和新加坡国立大学化学和生物分子工程系副教授Saif A. Khan领导。Liu Chenguang博士(左)和Wu Jie助理教授(右)。(来源:NUS)NUS团队演示了用于癌症治疗的药物分子prexersatib
6/9/2021 4:42:00 PM
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