AQFEP изнутри: переосмысление виртуального скрининга с помощью машинного обучения скачать в хорошем качестве

AQFEP изнутри: переосмысление виртуального скрининга с помощью машинного обучения

В этом техническом докладе Джордан Кривелли-Декер и Зейн Беквит анализируют свою недавнюю статью, опубликованную в журнале Journal of Chemical Theory and Computing. Они исследуют, как машинное обучение может влиять на методы возмущения свободной энергии (FEP), делая виртуальный скрининг более эффективным и точным для поиска новых лекарственных препаратов на основе их структуры. Виртуальный скрининг — краеугольный камень современной вычислительной химии, но он часто ограничен по времени и стоимости. Сочетая физическое моделирование с ИИ, Джордан и Зейн показывают, как этот подход ускоряет поиск новых лекарственных препаратов, сохраняя при этом научную строгость. Если вам интересно узнать о взаимосвязи ИИ, молекулярного моделирования и фармацевтических инноваций, эта беседа для вас. Главы: 00:24: Что такое виртуальный скрининг? 01:13: Ограничения метода возмущения свободной энергии (FEP) 02:27: Знакомство с AQFEP 04:49: Как AQFEP улучшает скрининг 09:36: Применение активного обучения к виртуальному скринингу 15:07: Сравнение AQFEP с другими подходами 16:23: Вывод: процент попаданий 19:48: Заключение: влияние метода AQFEP на виртуальный скрининг Полный текст статьи доступен по ссылке: https://pubs.acs.org/doi/pdf/10.1021/... Хотите узнать больше о текущей деятельности команды AQBioSim? Посетите https://www.sandboxaq.com/solutions/a... #lqms #aq-biosim #sandboxaq