言曌的留言板

半缘修道半缘君丶 2020-01-02 06:44:00
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内容概要:文章介绍了针对COVID-19的药物再利用的创新方法,这种方法融合了基于文献的知识(LitCovid和CORD-19数据集)及先进的知识图谱补全技术。具体采用了基于神经网络的TransE、RotatE等多种算法预测药物再利用的潜力,并通过开放和封闭的发现模式为预测结果提供合理的机制解释,包括发现模式、准确性分类及定性评估等手段,增强了方法的实用性。研究表明,TransE表现最优,并成功预测并验证了一系列药物作为COVID-19的治疗候选人选。此外,方法不仅适用于COVID-19,还具备应用于其他疾病药物再利用及其他临床问题解决的潜力。此研究为快速高效地推进药物再利用提供了一个新的计算框架。 适合人群:生物医学科研人员,从事药品再利用、人工智能药物筛选的专业研究人员,对生物信息数据分析和处理感兴趣的学者或技术人员。 使用场景及目标:① 利用计算模型预测药物能否被重新应用于新的适应症,尤其是在面对突发公共卫生事件时加快新药物的研发进程。② 对现有药物进行再评价,以发现更广泛、安全、有效的治疗用途,为临床治疗提供依据和理论指导。③ 探讨通过自动化手段发掘药物作用机理的技术路径。 其他说明:作者团队来自多个国家和地区,研究获得了多项国家级基金支持,论文详尽描述了实验细节,并附上了全部代码和数据资源供后续拓展和重复研究使用。

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