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预测复合蛋白关系的生物医学数据和深度学习计算模型( Biomedical data and deep learning computational models for predicting compound-protein relations )
Q Zhao M Yang Z Cheng Y Li J Wang
研究人员开发了一个称为虚拟筛选(VS)的计算领域，以帮助实验性药物开发。这些方法利用实验验证的生物相互作用信息生成数据集，并使用化合物和目标蛋白的理化和结构性质作为输入信息来训练计算预测模型。目前，深度学习已广泛应用于生物医学领域，基于深度学习的CPRs预测发展迅速，取得了良好的效果。本研究旨在探讨深度学习技术在心肺复苏预测中的最新应用。首先，我们描述了CPR预测方法中常用的数据集和特征工程（即化合物和蛋白质表示和描述子）。然后，我们回顾和分类最近的深度学习方法在心肺复苏预测。然后，对典型方法在经典数据集上的预测性能进行了综合比较。最后，我们讨论了该领域的现状，包括现有的挑战和我们建议的未来方向。我们相信，这项研究将为研究人员理解和开发新的深度学习方法以增强CPR预测提供足够的参考和洞察力。
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