메이저 카지노 사이트 제목 :약물-표적 결합 친화력 예측을위한 공동 규정 된 변동 자동 인코더
报 告 사람 :Li Limin
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메이저 카지노 사이트 시간 :2022 년 11 월10 일 PM4 : 00
主 持 사람 :GUO FEI
메이저 카지노 사이트 소개 :arug-target 바인딩 친화력은 약물 발견의 핵심 단계였습니다. 안에thisTALK, 약물 구조 및 표적 서열에 기초한 약물-표적 결합 친화력을 예측하기위한 공동 규정 된 변동성 자동 인코더 (CO-VAE)를 제시 할 것이다. Co-VAE 모델은 각각 약물 스마일 스트링 및 표적 서열을 생성하기위한 2 개의 VAE와 결합 친화도를 생성하기위한 공동 정규화 부분으로 구성된다. 우리는 이론적으로 Co-VAE 모델이 약물, 단백질 및 그들의 친화력의 공동 가능성의 하한을 최대화하는 것임을 증명합니다. CO-VAE는 약물-표적 친화력을 예측하고 입력 약물과 유사한 목표를 공유하는 신약을 생성 할 수 있습니다. 두 데이터 세트의 실험 결과는 CO-VAE가 DeepDTA 및 DeepAffinity와 같은 기존 친화력 예측 방법보다 약물-표적 친화력을 더 잘 예측할 수 있으며 GAN 및 VAE와 같은 기존 방법보다 더 많은 새로운 유효한 약물을 생성 할 수 있음을 보여줍니다.
스피커 프로필 : Li Limin,Xi'an Transportation대학의 수학 및 통계 학교 교수,박사 과정 감독자. 자약 대학교와 홍콩 대학교 (메이저 카지노 사이트 of Hong Kong) 학부 및 홍콩 대학교를 졸업했습니다. 기본연구기계 학습 및 통계 방법그리고생물학적 정보에 있습니다응용 프로그램,포함약물靶단백질 인식,Cancer Sub유형 식별, 종간 예측等. 최근 몇 년 동안 관련 분야에 게시다중 기사종이,포함TPAMI, BRIEFINGSinBIoinformatics, Siam Journal on Scientific Computing, TCBB 등중국 프로젝트의 국립 자연 과학 재단과 뛰어난 청소년 과학 재단을 감독했습니다.