3D構造情報なしで機械学習、ディープラーニング、アンサンブルモデルを用いた薬剤-標的結合の配列ベース予測

Original title: Sequence-based prediction of drug–target binding using machine learning, deep learning and ensemble models without 3D structural information

  • 3D構造情報なしで、配列ベースの薬剤エンコーディングを用いて薬剤-標的結合予測を行う新しいアプローチを提供。
  • 古典的な機械学習手法、ディープラーニングモデル、およびアンサンブルモデルの系統的な比較評価を実施。
  • 機械学習が現代の創薬パイプラインの重要な要素であることを示す。

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