ML per l'identificazione e la validazione dei target nella scoperta dei farmaci
Ottimizzazione del targeting dei farmaci - Tecniche di ML
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Machine Learning Approaches for Target Identification and Validation in Drug Discovery esamina il ruolo trasformativo dell'apprendimento automatico (ML) nel migliorare il processo di scoperta dei farmaci. L'introduzione sottolinea l'importanza di un'accurata identificazione e validazione dei target, mentre le sezioni successive approfondiscono i vari algoritmi di ML per la previsione di potenziali target farmacologici basati su dati biologici. Vengono discussi i metodi di prioritizzazione dei geni, mostrando come il ML possa classificare efficacemente i geni associati alle malattie. Inoltre, v...
Machine Learning Approaches for Target Identification and Validation in Drug Discovery esamina il ruolo trasformativo dell'apprendimento automatico (ML) nel migliorare il processo di scoperta dei farmaci. L'introduzione sottolinea l'importanza di un'accurata identificazione e validazione dei target, mentre le sezioni successive approfondiscono i vari algoritmi di ML per la previsione di potenziali target farmacologici basati su dati biologici. Vengono discussi i metodi di prioritizzazione dei geni, mostrando come il ML possa classificare efficacemente i geni associati alle malattie. Inoltre, viene esplorata l'integrazione del ML con i grafi della conoscenza, illustrando come questi strumenti migliorino la connettività dei dati e il processo decisionale. Infine, viene affrontata l'importanza dell'estrazione di informazioni attraverso il data mining e l'elaborazione del linguaggio naturale, illustrando come questi approcci aiutino i ricercatori a estrarre preziose intuizioni da grandi insiemi di dati, facendo così progredire il campo della scoperta di farmaci.
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