NEOPIN 소식
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2024
10 / 14 -
2024
04 / 23- 간염 퇴치를 위해 인공 지능 활용: 가상 검사 도구로 휴면 억제제 식별
- 2024-04-23 05:02:52
- SMILES 표기법을 사용하여 B형 간염 바이러스(HBV) 및 C형 간염 바이러스(HCV)에 대한 소분자의 항바이러스 활성을 예측하기 위해 새로운 계산 방법론인 HBCVTr이 개발되었습니다. 이 방법론은 양방향 및 자동 회귀 변환기(BART) 아키텍처를 원자별 및 분수별 토큰화 기술과 결합하여 SMILES의 순차적 정보와 화학적 특징을 포착합니다. 이 모델은 각각 HBV 및 HCV에 대한 1941개 및 7454개 화합물을 포함하는 엄선된 데이터세트에서 훈련 및 평가되었습니다. HBCVTr 모델은 높은 정확성과 강력한 예측 능력으로 다양한 머신러닝 모델과 기존 방법에 비해 우수한 성능을 달성했습니다. HBCVTr 모델을 사용한 가상 스크리닝을 통해 유망한 약동학적 특성을 지닌 잠재적인 HBV 및 HCV 억제제를 식별했습니다. 분자 도킹 및 분자 역학 시뮬레이션은 상위 후보 물질의 결합 친화도와 안정성을 더욱 검증하여 잠재적인 작용 메커니즘에 대한 통찰력을 제공합니다. 이 방법론은 HBV 및 HCV에 대한 새로운 항바이러스 치료법을 발견하고 설계하는 데 유용한 도구를 제공합니다.
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커뮤니티 피드
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