Artificial Intelligence in Drug Discovery (eBook)
406 Seiten
Royal Society of Chemistry (Verlag)
978-1-83916-054-7 (ISBN)
Introduction; The History of Artificial Intelligence and Chemistry; Chemical Topic Modelling – An Unsupervised Approach Originating from Text-mining to Organize Chemical Data; Deep Learning and Chemical Data; Concepts and Applications of Conformal Prediction in Computational Drug Discovery; Non-applicability Domain. The Benefits of Defining “I don’t know” in Artificial Intelligence; Predicting Protein-Ligand Binding-Affinities; Virtual Screening with Convolutional Neural Networks; Machine Learning in the Area of Molecular Dynamics Simulations; Compound Design Using Generative Neural Networks; Junction Tree Variational Autoencoder for Molecular Graph Generation; AI via Matched Molecular Pair Analysis; Molecular de novo Design Through Deep Generative Models; Active Learning for Drug Discovery and Automated Data Curation; Data-driven Prediction of Organic Reaction Outcomes; ChemOS: an Orchestration Software to Democratize Autonomous Discovery; Summary and Outlook
Erscheint lt. Verlag | 11.11.2020 |
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Reihe/Serie | ISSN | ISSN |
Sprache | englisch |
Themenwelt | Informatik ► Theorie / Studium ► Künstliche Intelligenz / Robotik |
Naturwissenschaften ► Biologie ► Biochemie | |
Naturwissenschaften ► Biologie ► Genetik / Molekularbiologie | |
Technik | |
Schlagworte | Alan • Allgood • amir • Andreas • Artificial • Aspuru • Bajorath • Batchelor • Bender • brandon • Brown • Charlotte • Coley • colin • Colwell • Connor • Cronin • Damjan • David • De • DEANE • Discovery • Drug • ED • Engkvist • Fabritiis • Gianni • Griffen • Guzik • Intelligence • Isayev • Jin • Jürgen • Krstajic • Lee • Lucy • Marwin • Nadine • Nathan • OLA • Olexandr • Riniker • Saffari • Schneider • Segler • Sereina • Thurston • Wengong |
ISBN-10 | 1-83916-054-3 / 1839160543 |
ISBN-13 | 978-1-83916-054-7 / 9781839160547 |
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