- 综合排序
- 最热优先
- 最新优先
- 来自专栏林德熙的博客
PTA 6-2 多项式求值
本题要求实现一个函数，计算阶数为n，系数为a[0] ... a[n]的多项式f(x)=\sum_{i=0}^{n}(a[i]\times x^i)在x点的值。
62520编辑于 2022-08-04 - 来自专栏林德熙的博客
PTA 6-2 多项式求值
本题要求实现一个函数，计算阶数为n，系数为a[0] ... a[n]的多项式$f(x)=\sum_{i=0}^{n}(a[i]\times x^i)$在x点的值。
62710发布于 2018-09-18 - 来自专栏Python
6-2、Python 数据类型-字符串
6-2、Python 数据类型-字符串字符串存储方式整型在内存中占一个字节，字符串不管中间有多少内容都要单独存储类型的转换Int将字符串转换成整型 Str将整型转换成字符串>>> num = '100'
38230编辑于 2023-11-07 - 来自专栏全栈开发那些事
6-2 多项式求值 (15分)
本题要求实现一个函数，计算阶数为n，系数为a[0] … a[n]的多项式f(x)=∑i=0n(a[i]×xi) 在x点的值。
41620编辑于 2023-02-27 - 来自专栏AI机器学习与深度学习算法
机器学习入门 6-2 模拟实现梯度下降法
本系列是《玩转机器学习教程》一个整理的视频笔记。本小节主要介绍模拟实现梯度下降算法。
74400发布于 2019-11-13 - 来自专栏刷题笔记
6-2 邻接表存储图的广度优先遍历 (20 分)
本文链接：https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/103128882 6-2 邻接表存储图的广度优先遍历 (20 分) 试实现邻接表存储图的广度优先遍历
3.2K10发布于 2019-12-03 - 来自专栏Java
试题 算法训练 6-2递归求二进制表示位数
试题 算法训练 6-2递归求二进制表示位数 资源限制 内存限制：256.0MB C/C++时间限制：10.0s Java时间限制：30.0s Python时间限制：50.0s 问题描述 给定一个十进制整数
16300编辑于 2025-01-21 - 来自专栏数据派THU
【干货书】深度学习生命科学：药物发现与药物发现
理想的实践开发人员和科学家准备将他们的技能应用于科学应用，如生物学，遗传学，和药物的发现，这本书介绍了几个深度网络原语。
39210编辑于 2022-05-12 - 来自专栏作图丫
药物优化算法-PriorCD
该R包将药物功能相似网络和全局网络传播算法相结合，实现了对感兴趣的癌症治疗药物优先级的预测方法。此外，用户可以验证优先排序结果，并可视化得到的药物网络结构。 对这些药物的相关性结果构建网络，节点为药物，边为功能相似显著性，最终这个网络为药物-药物功能相似性网络。 对于每个药物，选取相关系数 ≥ 0.7，FDR ≤ 0.05， 相关系数top 0.05% 的药物，为其显著相似的药物。然后合并基于mRNA和microRNA通路的药物功能相似网络。 评估药物相似性：Drsim 整合NCI-60癌细胞的通路活性与药物活性相结合，评估药物的相似性，构建药物功能相似网络。 Drsim函数用于构造药物相似性的二元邻接矩阵，其中1表示药物之间具有强相似性，0表示药物之间具有弱相似性。
74642编辑于 2022-03-29 - 来自专栏生物信息与临床医学专栏
高血压药物简介
在这一期的内容中，我将和大家简单介绍高血压的常用药物。 1. 常用降压药的机制 在临床实践中，常见的高血压药物主要分为5类： （1） 利尿剂（diuretic）：代表药物有氢氯噻嗪（噻嗪类）、呋塞米（袢类）、螺内酯（保钾类）和吲达帕胺（磺胺类）等； （2） 血管紧张素转化酶抑制剂 （angiotensin-converting enzyme inhibitor，ACEI）：代表药物有卡托普利、依那普利、贝那普利和雷米普利等（都是以“普利”结尾的）； （3） 血管紧张素受体阻滞剂（ angiotensin receptor blocker，ARB）：代表药物有厄贝沙坦、氯沙坦和缬沙坦等（都是以“沙坦”结尾的）； （4） 钙离子通道阻滞剂（calcium channel blocker 高血压用药的总原则 （1） 小剂量：减少不良反应的发生； （2） 选择长效制剂：保证血药浓度稳定，使药物作用稳定持久； （3） 联合应用：联用机制不同的药物，使彼此的疗效相加，副作用相消； （4） 个体化治疗
58220发布于 2020-08-05 - 来自专栏DrugOne
DPDDI：用于药物-药物相互作用的深度预测器
作者开发了DPDDI模型，在不考虑药物化学和生物特性的情况下，仅使用药物-药物（DDI）网络作为输入，便可预测潜在的DDI，还可用于检测药物副作用、指导联合用药等。 GCN通过获取DDI网络中药物的拓扑关系来学习药物的低维特征表示。DNN预测器将任意两种药物的潜在特征向量串联起来作为对应药物对的特征向量，通过训练模型，来预测潜在的药物-药物相互作用。 用于评估模型的健壮性，包括1934种药物和230,887个已注释的药物-药物相互作用。 CE使用了9个药物相关的数据源，而DPDDI仅使用了已知的药物-药物相互作用数据，如果整合更多的药物相关的数据源(如药物亚结构、药物靶点、药物酶、药物转运体、药物途径、药物适应症、药物副作用和药物副作用等 )去构建药物-药物相似度网络。
1.9K60发布于 2021-02-02 - 来自专栏生信技能树
药物预测之认识表达量矩阵和药物IC50
如果IC50超级高，比如解决好几百大几千说明这是一个废物药物，约等于没有疗效。 如果IC50超级低，比如无限接近于0，说明这个药物就是传说中的灵丹妙药！ 还有另外一个展现方式，就是看针对具体的细胞系来说，那些药物有奇效那些药物是打酱油。 的药物表现，并没有太大的意义。 但是，我们可能是更想看到的是药物名字啦！ ，后面的6个是废物药物啦。
5.8K20发布于 2021-10-12 - 来自专栏DrugOne
Bioinformatics | 预测药物-药物相互作用的多模态深度学习框架
它将不同的药物特征与深度学习相结合，建立了一个预测药物相互作用相关事件的模型。 DDIMDL首先分别利用四种药物特征:化学子结构、靶点、酶和通道，构建基于深度神经网络的子模型，然后采用联合DNN框架组合子模型，学习药物-药物对的跨模态表征，预测药物与药物相互作用（DDI, drug–drug 首先，作者使用四种类型的药物特征来计算药物-药物的相似性，并使用它们作为药物的表征。在多层神经网络的基础上，将药物的表示分别输入子模型。 对于task 2和task 3，作者将5-CV用于药物而不是DDI对。作者将药物随机分成五组，其中四组作为训练药物，其余的作为测试药物。 对于task 2，我们在训练药物之间的DDIs上建立预测模型，然后对训练药物和测试药物之间的DDIs进行预测。任务3在训练药物之间的DDIs上建立预测模型，然后对测试药物之间的DDIs进行预测。
2K80发布于 2021-02-01 - 来自专栏育种数据分析之放飞自我
笔记 GWAS 操作流程6-2：手动计算GWAS分析中的GLM和Logistic模型
手动计算」 ❝使用R语言编程GLM模型和Logistic模型，提取Effect和Pvalue ❞ 「GLM」 ❝一般线性模型 ❞ 「Logistic」 ❝主要分析广义线性模型，Y变量是二分类性状 ❞ 「6- 2」 ❝这是我的GWAS学习笔记，更新到了6-2，更多专栏内容，拉到最后，点击链接阅读，或者点击开头的专辑。
3.3K32发布于 2020-09-30 - 来自专栏DrugScience
2020 年FDA药物总览
神经类药物（Neurology products ）占据第二位，有8种药物获批（占总体15%）。传染病类药物排在第三位，有6种药物获批（占据总体的11%）。 他们的预测表明，2020年新批准药物的平均预期峰值销售额为7亿美元，中位数为4亿美元。这低于平均水平的13亿美元和5亿美元的中位数。 ? 抗体类药物在上升 抗体类药物共有12项被批准。 这种药物曾被誉为GPCR激动剂的典型代表，这种药物激活GPCR的一个子集受体的信号通路。 考虑到这一事实，它可能需要一个较长的时间来衡量一种药物的预期临床效益，在1992年FDA制定了加速审定条例。这些规定允许批准一些治疗严重疾病的药物（这些药物填补了替代终点即可）。 ADC：抗体偶联药物(Antibody-Drug Conjugate，ADC)是采用特定的连接子将抗体和小分子细胞毒药物连接起来，其主要组成成分包括抗体、连接子和小分子细胞毒药物(smallmolecular
1.4K20发布于 2021-03-04 - 来自专栏DrugOne
量子药物发现的未来
编译 | WJM 自1869 年第一个合成药物水合氯醛被发现以来，制药公司一直在激烈竞争以寻找下一个重磅药物。 介绍 每个人对药物都具有个体差异。基因差异意味着药物分子与我们的身体具有独特的相互作用，从而导致有效性和副作用之间的差异。平均而言，药物开发需要12年时间和超过10亿英镑来开发每种新药。 此外，对于实验室中每确定10到20种药物，只有一种药物会到达患者手中，而其他药物则会在此过程中失败。一旦发现潜在的候选药物，将对其进行开发，以最大限度地提高整个人群的益处并最大限度地减少副作用。 但是，如果计算机可以加快药物发现过程，使药物更有可能有效并产生更少的副作用呢？如果它甚至可以为一个人量身定制药物，以最大限度地提高疗效并最大限度地减少反应，那会怎么样？ 当前药物开发的问题 2020 年，FDA 批准了 53 种药物，是过去 20 年中批准药物数量最高的之一。
77020发布于 2021-10-11 - 来自专栏DrugOne
药物设计的深度学习
与传统的机器学习（machine learning, ML）算法相比，DL方法在小分子药物发现和开发方面还有很长的路要走。对于DL研究的推广和应用，例如小分子药物研究和开发，还有很多工作要做。 现代计算机辅助小分子药物发现和开发中，ML方法，特别是传统学习方法被广泛用于构建预测模型，如定量结构-活性关系（QSAR）模型和定量结构-性质关系（QSPR）模型 等等。 在药物开发领域，使用Merck活性数据集的Merck Kaggle挑战以及使用其基准数据集的Tox21挑战极大地加速了ML方法在QSAR / QSPR研究中的应用。 四、深度学习在小分子药物设计中的应用 计算化学的三个主要领域已经报道了DL模型预测药物-靶标相互作用，产生新的分子，并预测转化研究的吸收、分布、代谢、排泄和毒性。 总体而言，小分子药物发现将变得越来越复杂。专为复杂的模拟而设计，DL应该有能力处理这种复杂性。
1.3K50发布于 2021-01-29 - 来自专栏智药邦
网络驱动的药物发现
1 目标 药物发现的一个主要问题是人类生物学的复杂性。药物发现的核心目标是找到能够有效调节目标生物过程，同时对其他过程几乎没有影响的治疗药物。 早期药物发现中需要新的、基于系统的方法 许多观察结果强调了在早期药物发现中需要新的、基于系统的方法： 分析多个药物发现项目的成功和失败得出的结论是，大量晚期临床失败的原因，是不正确或无效的生物学靶点。 从寻找能够影响表型的药物，到寻找能够扰乱潜在的、基于网络机制的药物，这种概念上的转变有许多影响。 3.1 网络识别 网络驱动的药物发现方法的第一阶段是制定干预策略假设。 药物发现的目的是找到能够显著扰乱目标表型所依据的强大网络的药物。 这也意味着潜在的药物靶点不需要是负责目标生物功能的网络的一部分 (尽管它们显然可以在一定距离内影响它)。药物可以通过信号或代谢途径产生”远距离作用"，将药物结合事件转化为下游功能效应。
69710编辑于 2022-06-08 - 来自专栏DrugOne
IEEE TPAMI | 多属性判别表示学习预测药物-药物间不良反应
假设有N种药物，M种属性，对于ADDI模型我们首先得到药物的属性矩阵：X = {Xm}；该模型的首先在N个药物中选出n（n<N）个药物和m（m<M）个特征，通过特征重构（Hij）与生成对抗网络对共享信息和特异信息进行提取 这样，可以通过Wm得到第m个属性的代表性药物和它的判别特征，并根据所选择的药物和特征导出药物对的重构属性表示。在这里，我们首先采用sum-pooling运算得到药物和特征的选择索引。 4 数据集 从数据库DrugBank, KEGG, SIDER, CTD得到八种药物属性： 作者收集了N=567种药物，包含1,188,258 ADDI药物对，每一对药物间存在K=258种相互关系。 ，用于预测药物-食品和药物-药物的相互作用； BSNMF：使用药物分子结构的平衡矩阵分解模型； CAST：一种表示学习模型，利用药物的分子子结构预测ADDI； SMLS：基于多属性相似度的大规模ADDI 、药物-蛋白质相互作用和药物副作用信息进行ADDIs的预测。
63610编辑于 2022-03-25 - 来自专栏ATYUN订阅号
AI算法从零开始设计药物分子，可加速新药物的设计
北卡罗来纳大学开发新的AI算法，可以教会它从头开始设计新的药物分子，并有可能大大加速新药物的设计。 ReLeaSE是虚拟筛选的一项强有力的创新，虚拟筛选是制药行业广泛用于识别可行候选药物的计算方法。虚拟筛选允许科学家评估现有的大型化学库，但该方法仅适用于已知化学品。
56920发布于 2018-08-16
腾讯云开发者
Copyright © 2013 - 2026 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有
深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 
粤公网安备44030502008569号
腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号