对SARS-CoV-2药物重定向的审查:数据库和机器学习模型
Marim Elkashlan1, Rahaf M Ahmad1, Malak Hajar1
1Health Data Science Lab, Department of Genetics and Genomics, College of Medical and Health Sciences, United Arab Emirates University, Al Ain, United Arab Emirates.
Frontiers in pharmacology
|August 21, 2023
概括
机器学习 (ML) 通过分析数据库,加速重症急性呼吸系统综合征冠状病毒2 (SARS-CoV-2) 的药物重新定位. 本综述涵盖了ML模型和数据库,用于识别潜在的SARS-CoV-2抑制剂.
科学领域:
- 计算生物学和生物信息学
- 药物的发现和开发.
- 传染病研究传染病研究.
背景情况:
- 严重急性呼吸系统综合征冠状病毒2 (SARS-CoV-2) 的全球威胁需要快速开发有效的抗病毒策略.
- 药物再利用提供了一种节省时间和成本的方法,以确定FDA批准的现有药物的新疗法应用.
- 机器学习 (ML) 在加速虚拟药物查和识别潜在抑制剂方面显示出显著的希望.
研究的目的:
- 对针对SARS-CoV-2的基于ML的药物重定向研究的频繁使用的数据库进行审查.
- 调查最近的ML模型,包括深度学习和传统方法,用于预测潜在的SARS-CoV-2抑制剂.
- 通过详细说明其特征和局限性,指导研究人员选择合适的数据库.
主要方法:
- 在ML驱动的SARS-CoV-2药物重定位中常用的数据库的文献综述.
- 对用于预测SARS-CoV-2抑制剂的最新ML模型 (深度学习和常规) 的系统审查.
- 对已审查的数据库和机器学习模型的方法,应用,特性和局限性的分析.
主要成果:
- 确定了关键数据库,这些数据库对于基于ML的SARS-CoV-2药物重新用途的数据提取至关重要.
- 总结了各种ML模型在预测潜在的SARS-CoV-2抑制剂中的性能和适用性.
- 提供了对研究不同数据源的优缺点的见解.
结论:
- ML与适当的数据库相结合,是一种有效的药物重用策略,可以有效地对抗SARS-CoV-2.
- 审查的数据库和ML模型为旨在发现新型抗病毒疗法的研究人员提供了宝贵的资源.
- 有信息的数据库选择对于ML驱动的药物重用倡议的成功至关重要.
关键词:
这就是SARS-CoV-2病毒.人工智能的人工智能是人工智能.生物信息学是一种生物信息学.计算方法是一种计算方法.数据科学数据科学数据库就是数据库.药物重用是为了改变药物的用途.机器学习是机器学习.更多相关视频
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