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摘要:
近年来以深度学习为代表的人工智能技术与医学、药学等多个领域深度融合.深度学习被应用于蛋白质结构与功能预测、药物靶点预测、药物代谢动力学性质预测、药物有效性及安全性预测以及药物相互作用预测等多个药物研发环节,取得了显著成就,提高研发效率的同时降低临床前试验以及临床试验相关的成本和风险.通过总结多种深度学习方法在药物研发各个过程中的具体应用及分析不同深度学习方法在药物研发中的应用特点,阐述了深度学习在药物研发中现存的一些问题并做出展望,以期为进一步研究提供借鉴的思路和方法.
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文献信息
篇名 深度学习在药物研发中的研究进展
来源期刊 药学进展 学科 医学
关键词 深度学习 药物研发 新机制和新靶点 药物相互作用 药物不良反应
年,卷(期) 2020,(5) 所属期刊栏目 前沿与进展
研究方向 页码范围 387-394
页数 8页 分类号 R9-39
字数 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 尚靖 63 332 10.0 14.0
2 廖俊 20 42 4.0 5.0
3 徐洁洁 1 0 0.0 0.0
4 皮志鹏 1 0 0.0 0.0
5 窦智扬 1 0 0.0 0.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
深度学习
药物研发
新机制和新靶点
药物相互作用
药物不良反应
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
药学进展
月刊
1001-5094
32-1109/R
大16开
南京童家巷24号中国药科大学内
28-112
1959
chi
出版文献量(篇)
2903
总下载数(次)
17
总被引数(次)
16847
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