基于深度學(xué)習(xí)理論的藥物先導(dǎo)化合物自主感知及優(yōu)化策略研究

摘  要：新藥研發(fā)產(chǎn)業(yè)鏈具有高度密集的可用數(shù)據(jù)集，深度學(xué)習(xí)理論具有強(qiáng)大的密集數(shù)據(jù)集隱性特征自感知屬性，為人工智能在新藥研發(fā)領(lǐng)域的應(yīng)用提供先天優(yōu)勢(shì)。先導(dǎo)化合物（Lead Compound，LC）是現(xiàn)代新藥研究的出發(fā)點(diǎn)，先導(dǎo)化合物的發(fā)現(xiàn)及結(jié)構(gòu)優(yōu)化策略具有顯著的大數(shù)據(jù)挖掘特征，利用具有強(qiáng)大感知能力的深度學(xué)習(xí)理論構(gòu)建藥物先導(dǎo)化合物自主感知及優(yōu)化策略模型，實(shí)現(xiàn)具有某種生物活性和特定化學(xué)結(jié)構(gòu)的先導(dǎo)化合物自主感知及優(yōu)化策略生成，具有顯著的經(jīng)濟(jì)及社會(huì)效益。（剩余7264字）