.Exploring the galaxy’s starry satellites
mss(magic square system)master:jk0620 http://blog.naver.com/mssoms http://jl0620.blogspot.com http://jk0620.tripod.com https://www.facebook.com/junggoo.lee.9 .Faster drug discovery through machine learning 기계 학습을 통한 신속한 신약 발견 작성자 : Daniel Ackerman, Massachusetts Institute of Technology MIT 연구진은 표적 단백질 (원형 구조)과 약물 분자 (분홍색으로 표시)의 결합 친화도를 더 빠르게 계산하기 위해 기계 학습 기반 기술을 개발했습니다. 출처 : MIT News 및 연구원의 원형 구조 MARCH 15, 2021 약물은 신체의 표적 단백질에 달라 붙는 경우에만 효과가 있습니다. 끈적임을 평가하는 것은 신약 발견 및 스크리닝 과정에서 중요한 장애물입니다. 화학과 기계 학습을 결합한 새로운 연구는 이러한 장애물을 낮출 수 있습니다. DeepBAR라고 불리는이 새로운 기술은 약물 후보와 표적 간의 결합 친 화성을 빠르게 계산합니다. 이 접근 방식은 이전의 최첨단 방법에 비해 짧은 시간 내에 정확한 계산을 제공합니다. 연구원들은 DeepBAR가 언젠가 신약 발견 과 단백질 공학 의 속도를 높일 수 있다고 말했습니다 . Broad Institute of MIT의 부 회원 인 MIT의 화학 분야 Pfizer-Laubach 경력 개발 교수 인 Bin Zhang은 "우리의 방법은 이전보다 훨씬 빠르기 때문에 효율적이고 신뢰할 수있는 신약 발견을 할 수 있습니다."라고 말합니다. 및 Harvard, 그리고이 기술을 설명하는 새로운 논문의 공동 저자. 이 연구는 오늘 Journal of Physical Chemistry Letters에 게재되었습니다 . 이 연구의 주 저자는 MIT 화학과의 박사후 연