第1章 蟾廟仙聖 116(第2/2 頁)
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作者：明德
藜茷菏滅悌坂來，一季鏊塔魯鎮發，
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艾麗婭·斯圖爾特博士及其團隊所取得的突破性進展，不僅標誌著基因編輯技術在藥物研發領域邁出了重要一步，也為整個生物醫藥行業注入了全新活力。可以預見，在不久的將來，隨著更多類似案例的湧現，我們將迎來一個藥物設計更加智慧化、個性化的新時代。而這一切成就的背後，則離不開像艾麗婭博士這樣勇於探索未知、不斷追求卓越的科學家們持續不懈的努力與奉獻。
他們收集了海量的化合物資料，並使用神經網路模型進行訓練，以預測哪些化合物可能具有潛在的活性。透過不斷最佳化模型引數和調整訓練策略，他們逐漸提高了虛擬篩選的準確性和效率。傳統方法通常依賴於研究人員的經驗判斷或是有限的實驗資料，這在面對龐大的化學空間時顯得力不從心。
為此，他們開發了一個名為“deeppharm”的平臺，該平臺能夠基於現有藥物資料庫中的分子結構特徵訓練神經網路模型，進而對未測試過的化合物進行高效預測。透過這種方式，“deeppharm”能夠在短時間內處理成千上萬個候選物，從中挑選出那些最有可能成為新型藥物的有效成分。
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