الأبحاث المرتبطة بالكلمة المفتاحية: كيمبل
-
نمذجة QSAR المعززة بالتعلم العميق للتنبؤ بالتسمم العصبي التطوري بناءً على الأحداث الجزيئية المبدئية من مسارات النتائج السلبية Deep learning-enhanced QSAR modeling for predicting developmental neurotoxicity based on molecular initiating events from adverse outcome pathways
2026 | المؤلف: Eufrásia de Sousa Pereira وآخرون | المجلة: Molecular Diversity | المجال: النظرية الحسابية والرياضيات (Computational Theory and Mathematics)تركز البحث على السمية العصبية التنموية (DNT) المرتبطة بالتعرض الكيميائي، وخاصة من القنب الملوث بالمبيدات. غالبًا ما تكون طرق تقييم السمية التقليدية غير فعالة، مما يستدعي تطوير إطار عمل لنمذجة العلاقة بين الهيكل والنشاط المعزز بالتعلم العميق (QSAR). يتنبأ هذا الإطار بمدى ارتباط الأحداث الجزيئية الابتدائية (MIEs) والأحداث الرئيسية (KEs) المرتبطة بـ DNT. تم تدريب…
-
دمج الذكاء الاصطناعي والتنظيم اليدوي لتعزيز تعليقات الاختبار الحيوي في ChEMBL
2026 | المؤلف: Ines Šmit وآخرون | المجلة: Journal of Cheminformatics | المجال: النظرية الحسابية والرياضيات (Computational Theory and Mathematics)تتناول ورقة البحث التقدمات في التعليق وتصنيف الاختبارات الحيوية داخل قاعدة بيانات ChEMBL، مع التأكيد على أهمية توحيد بيانات الاختبار لتعزيز فائدتها في الكيمياء المعلوماتية وتطبيقات التعلم الآلي. يوضح المؤلفون جهودهم لتحسين تعليقات الاختبارات الحيوية من خلال مزيج من الترتيب اليدوي والتقنيات المدفوعة بالذكاء الاصطناعي، بما في ذلك تقديم نموذج “وصف اختبار مثالي”. يستخدمون معالجة…