计算机&生物医药-人工智能辅助生物医药材料的筛选设计-艾思云课堂

计算机&生物医药-人工智能辅助生物医药材料的筛选设计

本课题开展跨学科研究，借助人工智能技术开展生物医药材料领域的融合探究，辅助筛选生物医药材料的筛选。

工科

SCI

人工智能

生物医药材料

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【课题推荐发表期刊】

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【课题背景】

人工智能辅助生物医药材料的筛选设计是近年来新药研发领域的重要趋势。随着人工智能技术的迅猛发展，尤其是机器学习和深度学习的算法提升，以及大数据和增强计算能力的支撑，AI技术在新药研发过程中的应用变得日益重要。传统的药物研发过程耗时长、成本高、失败风险大，而AI技术的介入能够显著提高药物研发的效率和成功率，尤其在药物靶点发现、苗头化合物的生成与优化等方面表现出色，AI辅助的药物设计无疑是生物医药材料研究不可忽视的力量，持续推动着医药领域的创新与发展。

本课题开展跨学科研究，借助人工智能技术开展生物医药材料领域的融合探究，辅助筛选生物医药材料的筛选，提高生物医药领域药物研发的效率和成功率。

【课题方向参考】

不同类型化合物的表征工程：通过AI的数据处理和模式识别，来加速化合物的表征过程，提高其准确性和效率
深度学习网络的搭建与设计：利用深度学习模型强大的特征提取和模式识别能力，从复杂的生物医学数据中挖掘出有潜力的药物候选分子，并优化其化学结构以提升药效和安全性。
网络可解释性：通过深入研究和应用可解释性方法，可以利用模型来提高药物研发决策的透明度和可信度，从而更有效地理解、预测和优化药物分子的作用机制和生物活性。
知识图谱的应用与搭建：核心在于利用知识图谱技术整合和分析海量生物医学数据，为药物研发提供精准的靶点预测和化合物筛选依据，从而提高研发效率和成功率。
图神经网络的原理及应用：利用图神经网络强大的图数据处理能力，对生物分子之间的复杂相互作用进行建模和分析，从而高效地识别潜在的药物靶点和候选化合物，加速药物研发过程。

【适合人群】

计算机科学、生物化学材料等相关专业的硕士研究生，要求了解人工智能领域相关知识，熟悉python。

【课题收获】