AI 독성예측 (19) 썸네일형 리스트형 [AI독성예측]2. 논문분석 Machine learning in chemoinformatics and drug discovery www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1359644617304695 Machine learning in chemoinformatics and drug discovery Chemoinformatics is an established discipline focusing on extracting, processing and extrapolating meaningful data from chemical structures. With the … www.sciencedirect.com 2018년 스탠포드 대학교에서 나온 논문이다. 화학물질 정보학과 신약개발에서의 Machine learning 화학물질정보학은 화학물질 구조로부터 의미있는 데이터를 추출하고, 처리하며 외삽하는데 .. [AI독성예측] 1. 논문분석 Machine Learning of Toxicological Big Data Enables Read-Across Structure Activity Relationships (RASAR)Outperforming Animal Test Reproducibility 이번에는 머신러닝 독성예측분야에서 꽤 중요한 핵심 논문을 분석해 보도록 하겠습니다. •Pairwise Evaluation of OECD Guideline Test Reproducibility •Demonstration of Network Effects for Chemical Similarity •RASAR Database 1. European Chemical Agency Classification and Labeling 2. PubChem 3. NTP—Predictive Models for Acute Oral Systemic Toxicity ●Read-Across Structure Activity Relationship 1. Unsupervised Step 2. Supervised Step ●Simple.. [AI독성예측]ToxCast Assay Data 기반 MLP 모델 개발 약 15개월간 학부연구생 활동을 하며 여러가지 프로젝트를 시도하였지만 뚜렷한 성과를 낸 것은 처음 참여했던 프로젝트였습니다. 바로 ToxCast Assay Data 기반 MLP 모델 개발이였는데요, 지난 개소기념 심포지움에서 제가 발표한 내용이기도 합니다. www.hankookilbo.com/News/Read/A2020122414430005877?did=GO 서울시립대, ‘화학물질 데이터과학연구센터’ 개소 기념 심포지움 개최 서울시립대학교(총장 서순탁)가 22일, 시민의 안전과 공공의 이익에 부합하며 사회적 가치를 창출할 수 있는 화학물질 및 화학제품 안전 분야의 연구를 위해 올해 초 설립한 ‘화학물질 데이터 www.hankookilbo.com 컴퓨터과학부에서 배운 이론과 기술을 가지고 실제적으로 적용해.. 이전 1 2 3 다음
