基于深度学习理论的药物先导化合物自主感知及优化策略研究

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摘  要：新药研发产业链具有高度密集的可用数据集，深度学习理论具有强大的密集数据集隐性特征自感知属性，为人工智能在新药研发领域的应用提供先天优势。先导化合物（Lead Compound，LC）是现代新药研究的出发点，先导化合物的发现及结构优化策略具有显著的大数据挖掘特征，利用具有强大感知能力的深度学习理论构建药物先导化合物自主感知及优化策略模型，实现具有某种生物活性和特定化学结构的先导化合物自主感知及优化策略生成，具有显著的经济及社会效益。（剩余7264字）

试读结束

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