Designing new chemical compounds with desired pharmaceutical properties is a challenging task and takes years of development and testing. Still, a majority of new drugs fail to prove efficient. Recent success of deep generative modeling holds promises of generation and optimization of new molecules. In this review paper, we provide an overview of the current generative models, and describe necessary biological and chemical terminology, including molecular representations needed to understand the field of drug design and drug response. We present commonly used chemical and biological databases, and tools for generative modeling. Finally, we summarize the current state of generative modeling for drug design and drug response prediction, highlighting the state-of-art approaches and limitations the field is currently facing.


翻译:设计具有理想制药特性的新化学化合物是一项艰巨的任务,需要多年的开发和测试,但大多数新药物仍未能证明是有效的;最近深层基因模型的成功预示着新分子的产生和优化的前景;在本审查文件中,我们概述了目前的基因模型,并描述了必要的生物和化学术语,包括理解药物设计和药物反应领域所需的分子表现;我们提供了常用的化学和生物数据库和基因模型工具;最后,我们总结了药物设计和药物反应预测的基因模型现状,突出了该领域目前面临的最先进的方法和局限性。

1
下载
关闭预览

相关内容

ACM/IEEE第23届模型驱动工程语言和系统国际会议,是模型驱动软件和系统工程的首要会议系列,由ACM-SIGSOFT和IEEE-TCSE支持组织。自1998年以来,模型涵盖了建模的各个方面,从语言和方法到工具和应用程序。模特的参加者来自不同的背景,包括研究人员、学者、工程师和工业专业人士。MODELS 2019是一个论坛,参与者可以围绕建模和模型驱动的软件和系统交流前沿研究成果和创新实践经验。今年的版本将为建模社区提供进一步推进建模基础的机会,并在网络物理系统、嵌入式系统、社会技术系统、云计算、大数据、机器学习、安全、开源等新兴领域提出建模的创新应用以及可持续性。 官网链接:http://www.modelsconference.org/
最新【深度生成模型】Deep Generative Models,104页ppt
专知会员服务
69+阅读 · 2020年10月24日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
152+阅读 · 2019年10月12日
开源书:PyTorch深度学习起步
专知会员服务
50+阅读 · 2019年10月11日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
103+阅读 · 2019年10月9日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
GAN新书《生成式深度学习》,Generative Deep Learning,379页pdf
专知会员服务
202+阅读 · 2019年9月30日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
28+阅读 · 2019年5月18日
大数据 | 顶级SCI期刊专刊/国际会议信息7条
Call4Papers
10+阅读 · 2018年12月29日
计算机类 | ISCC 2019等国际会议信息9条
Call4Papers
5+阅读 · 2018年12月25日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
17+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
人工智能类 | 国际会议/SCI期刊专刊信息9条
Call4Papers
4+阅读 · 2018年7月10日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
【推荐】深度学习情感分析综述
机器学习研究会
58+阅读 · 2018年1月26日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
【论文】图上的表示学习综述
机器学习研究会
14+阅读 · 2017年9月24日
Arxiv
49+阅读 · 2021年5月9日
Arxiv
18+阅读 · 2019年1月16日
Deep Learning for Generic Object Detection: A Survey
Arxiv
13+阅读 · 2018年9月6日
Arxiv
3+阅读 · 2017年7月6日
VIP会员
相关资讯
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
28+阅读 · 2019年5月18日
大数据 | 顶级SCI期刊专刊/国际会议信息7条
Call4Papers
10+阅读 · 2018年12月29日
计算机类 | ISCC 2019等国际会议信息9条
Call4Papers
5+阅读 · 2018年12月25日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
17+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
人工智能类 | 国际会议/SCI期刊专刊信息9条
Call4Papers
4+阅读 · 2018年7月10日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
【推荐】深度学习情感分析综述
机器学习研究会
58+阅读 · 2018年1月26日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
【论文】图上的表示学习综述
机器学习研究会
14+阅读 · 2017年9月24日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员