对使用机器学习和深度学习来预测抗病毒的生物信息学工具的审查和观点
Nicolás Lefin1, Lisandra Herrera-Belén2, Jorge G Farias1
1Department of Chemical Engineering, Faculty of Engineering and Science, University of La Frontera, Ave. Francisco Salazar, 01145, Temuco, Chile.
Molecular diversity
|August 25, 2023
概括
人工智能 (AI) 有助于发现抗病毒 (AVP),这是治疗病毒感染的一类有前途的抗菌 (AMP). 本综述总结了目前用于预测AVP的AI驱动工具,解决了抗病毒研究中的差距.
科学领域:
- 生物技术是生物技术.
- 生物信息学是一种生物信息学.
- 计算生物学 计算生物学
背景情况:
- 病毒对全球健康构成重大威胁,需要新的治疗策略.
- 抗微生物 (AMP) 显示出治疗感染的希望,抗病毒 (AVP) 专门针对病毒.
- 使用机器学习 (ML) 和深度学习 (DL) 预测AMP的现有研究比AVP更先进.
研究的目的:
- 审查和总结目前基于ML和DL的工具和方法,用于预测抗病毒 (AVP).
- 突出AVP作为人类和动物健康的制药选择的潜力.
- 为了解决AVP预测研究工具的稀缺性.
主要方法:
- 对基于AI的工具和方法进行AVP预测的文献综述.
- 对序数据应用的ML和DL算法的分析.
- 综合当前在计算抗病毒研究领域的方法.
主要成果:
- 识别和总结了各种ML和DL工具和方法用于AVP预测.
- 突出了人工智能的日益应用,用于解读生物功能的氨基酸序列中的模式.
- 展示了人工智能的潜力,加速了新型抗病毒疗法的发现.
结论:
- 人工智能,特别是ML和DL,为预测AVPs提供了强大的方法.
- 开发AVP预测工具对于推进抗病毒药物发现至关重要.
- 在这个领域进行进一步的研究可以为病毒性疾病提供有效的药物选择.
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