ML para la identificación y validación de dianas en el descubrimiento de fármacos
Optimización de la selección de fármacos - Técnicas de ML
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Machine Learning Approaches for Target Identification and Validation in Drug Discovery examina el papel transformador del aprendizaje automático (ML) en la mejora del proceso de descubrimiento de fármacos. En la introducción se destaca la importancia de identificar y validar dianas con precisión, mientras que en las secciones siguientes se profundiza en diversos algoritmos de ML para predecir posibles dianas farmacológicas a partir de datos biológicos. Se discuten métodos de priorización de genes, mostrando cómo el ML puede clasificar eficazmente los genes asociados a enfermedades. Ad...
Machine Learning Approaches for Target Identification and Validation in Drug Discovery examina el papel transformador del aprendizaje automático (ML) en la mejora del proceso de descubrimiento de fármacos. En la introducción se destaca la importancia de identificar y validar dianas con precisión, mientras que en las secciones siguientes se profundiza en diversos algoritmos de ML para predecir posibles dianas farmacológicas a partir de datos biológicos. Se discuten métodos de priorización de genes, mostrando cómo el ML puede clasificar eficazmente los genes asociados a enfermedades. Además, se explora la integración del ML con los grafos de conocimiento, ilustrando cómo estas herramientas mejoran la conectividad de los datos y la toma de decisiones. Por último, se aborda la importancia de la extracción de información a través de la minería de datos y el procesamiento del lenguaje natural, ilustrando cómo estos enfoques ayudan a los investigadores a extraer información valiosa de grandes conjuntos de datos, avanzando así en el campo del descubrimiento de fármacos.
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