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Découverte de médicaments
La découverte de médicaments est la tâche qui consiste à appliquer des techniques d'apprentissage automatique à l'identification et au développement de nouveaux candidats médicamenteux. Son objectif est de prédire l'activité des composés grâce à des modèles computationnels, d'optimiser le processus de conception des médicaments, d'améliorer l'efficacité et le taux de réussite dans la découverte de potentiels traitements thérapeutiques, ainsi que d'accélérer le cycle de développement des médicaments, de réduire les coûts de recherche et développement, et d'augmenter les capacités d'innovation et les normes de traitement dans le secteur de la santé.
Tox21
elEmBERT-V1
QM9
PAMNet
BACE
ToxCast
HIV dataset
GraphConv + dummy super node + focal loss
MUV
GraphConv + dummy super node
LIT-PCBA(MAPK1)
clintox
BiLSTM
KIBA
SMT-DTA
BindingDB
AttentionSiteDTI
BBBP
ProtoW-L2
SIDER
Ensemble locally constant networks
LIT-PCBA(KAT2A)
EGT+TGT-At-DP
LIT-PCBA(ALDH1)
DAVIS-DTA
LIT-PCBA(ESR1_ant)
PCBA
GraphConv + dummy super node
BindingDB IC50
DeepDTA
FreeSolv (Free Solvation)
BACE (β-secretase enzyme)
egfr-inh
Multi-input Neural network with Attention
DRD2
ToxCast (Toxicity Forecaster)
GLAM
Lipophilicity (logd74)
PDBbind
Ensemble locally constant networks
BBBP (Blood-Brain Barrier Penetration)
QED
HierG2G
ESOL (Estimated SOLubility)