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Machine Learning Approaches for Target Identification and Validation in Drug Discovery examine le rôle transformateur de l'apprentissage machine (ML) dans l'amélioration du processus de découverte de médicaments. L'introduction souligne l'importance d'une identification et d'une validation précises des cibles, tandis que les sections suivantes examinent divers algorithmes d'apprentissage automatique pour prédire les cibles potentielles des médicaments sur la base de données biologiques. Les méthodes de hiérarchisation des gènes sont discutées, montrant comment la ML peut classer...

Machine Learning Approaches for Target Identification and Validation in Drug Discovery examines the transformative role of machine learning (ML) in enhancing the drug discovery process. The introduction highlights the importance of accurate target identification and validation, while subsequent sections delve into various ML algorithms for predicting potential drug targets based on biological data. Gene prioritization methods are discussed, showcasing how ML can effectively rank disease-associated genes. Additionally, the integration of ML with knowledge graphs is explored, illustrating how...

Machine Learning Approaches for Target Identification and Validation in Drug Discovery (Ansätze des maschinellen Lernens zur Identifizierung und Validierung von Zielmolekülen in der Arzneimittelforschung) untersucht die transformative Rolle des maschinellen Lernens (ML) bei der Verbesserung des Arzneimittelentdeckungsprozesses. In der Einleitung wird die Bedeutung einer genauen Target-Identifizierung und -Validierung hervorgehoben, während in den folgenden Abschnitten verschiedene ML-Algorithmen zur Vorhersage potenzieller Wirkstofftargets auf der Grundlage biologischer Daten vorgestellt...