在高通量虚拟选管道中进行最佳决策
Hyun-Myung Woo1, Xiaoning Qian2,3, Li Tan3
1Department of Biomedical & Robotics Engineering, Incheon National University, Incheon 22012, Republic of Korea.
Patterns (New York, N.Y.)
|November 30, 2023
概括
本研究介绍了使用多忠度模型进行高通量虚拟选 (HTVS) 的最佳框架. 它通过有效地分配计算资源,平衡准确性和速度来加速选.
科学领域:
- 计算化学是一种计算化学.
- 材料科学是一种材料科学.
- 药物发现 药物发现
背景情况:
- 对分子候选物的有效选对于药物发现和材料设计至关重要.
- 广大的搜索空间和高保真模型成本阻碍了实际选.
研究的目的:
- 为构建和优化高通量虚拟选 (HTVS) 管道制定一个一般框架.
- 为了提高效率,在多忠实度模型之间优化分配计算资源.
主要方法:
- 提出了一个HTVS管道的框架,使用多忠度模型.
- 根据模型的成本和准确性,制定了最佳的资源配置策略.
- 通过模拟和真实世界的数据验证了框架.
主要成果:
- 证明了虚拟选过程的显著加速.
- 在不影响预测准确性的情况下实现了加速.
- 启用了适应性策略,以计算效率的准确性进行交易.
结论:
- 建议的最佳HTVS框架提高了计算选效率.
- 该框架在虚拟选任务中提供了平衡准确性和速度的灵活性.
- 这种方法对于加速药物开发和材料设计等领域的发现非常有价值.
