人工智能时代的计算药物设计:对分子表示,生成架构和性能评估的系统审查
Karim Abbasi1, Parvin Razzaghi2, Ali Gharizadeh3
1Mosaheb Institute for Mathematical Research, Kharazmi University, Tehran, Iran; Department of Computer Engineering, Sharif University of Technology, Tehran, Iran.
生成性药物设计使用人工智能来创建新的分子. 本综述根据分子表示和AI模型类型对方法进行分类,为药物发现提供指导.
科学领域:
- 计算化学是一种计算化学.
- 人工智能在药物发现中的作用
- 制药研究 制药研究
背景情况:
- 生成性药物设计利用深度学习来创建具有特定特性的新型分子.
- 该领域整合了分子表示,生成架构和评估方法.
研究的目的:
- 系统地审查和分类生成药物设计中的计算方法.
- 评估不同分子表示策略和生成模型的优点和局限性.
- 确定人工智能驱动药物发现的研究缺口和未来方向.
主要方法:
- 基于分子表示 (1D,2D,3D) 的生成药物设计方法的分类.
- 对生成架构框架的分析:变异自编码器,生成对抗网络,强化学习和扩散模型.
- 检查现场使用的数据集和评估指标.
主要成果:
- 在生成药物设计中对当前的计算方法进行全面的分类.
- 批判性评估各种代表和生成模型类型的优缺点.
- 确定关键数据集和绩效指标.
结论:
- 该审查为理解生成药物设计组件提供了一个统一的框架.
- 基于分子数据类型和生成模型的新型分类学提供了实际指导.
- 该研究提供了一个全面的资源,用于在药物发现中推进AI.
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