[Сетевая фармакология №6] [Исследования по поиску лекарств с помощью Python] Как предсказать целе...

LabCode предоставляет информацию о программировании, которая может быть использована в исследованиях!

В этом видео мы объясняем, как предсказывать целевые белки сложных соединений с помощью модели машинного обучения ChEMBL (часть 2) в [Исследование поиска лекарств на Python].

В этом видео мы объясняем основные части скрипта Python, который предсказывает целевые белки на основе структур сложных соединений (SMILES). Используя предварительно обученную модель ChEMBL, мы шаг за шагом реализуем практический код, от выполнения прогнозов до добавления генетической информации через интеграцию API и ускорения обработки с помощью кэширования. Вы приобретете навыки, которые будут полезны в разработке лекарств и биоинформатических исследованиях.

▼ Статья, которая вдохновила на создание этого видео, находится здесь:
https://zenn.dev/labcode/books/744e60...

~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~

📘 Технические книги LabCode уже в продаже в Zenn! 📘
▼ Подробное объяснение содержания этого видео можно найти здесь:
https://zenn.dev/labcode/books/744e60...

▼ У нас также есть другие технические книги по программированию, которые могут быть использованы в исследованиях!

https://zenn.dev/labcode?tab=books

▼ Мы также публикуем информацию о программировании, которая может быть использована в исследованиях, в нашем блоге!
https://labo-code.com/

🌎 Социальные сети 🌎
X ▶︎ https://x.com/LabCodeBlog

Подпишитесь на YouTube ▶︎    / @labcodetube  

#LabCode #Программирование #ОткрытиеЛекарств #Биоинформатика #Python #ChEMBL #RDKit #ПредсказаниеЦелей #Аспирант #ПрограммированиеДляИсследований