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这个“柠檬”一点都不酸 反而是机器学习开发药物的好帮手
2019-12-21 13:49:54 来源：前瞻网 阅读量：1.62万
在药物开发中采用机器学习的一个挑战是，为计算机创建一个从数据点池中提取所需信息的过程。药物科学家必须提取生物数据，并对软件进行培训，以了解一个典型的人体与一种药物将如何相互发生反应。
普渡大学药物发现研究人员创建了一个新的框架，用于挖掘数据以训练机器学习模型。这个被称为“柠檬”(Lemon)的框架帮助药物研究人员更好地挖掘蛋白质数据库(PDB)——这是一个拥有超过140,000个生物分子结构的综合资源，每周都有新的分子结构发布。这项研究发表在10月15日出版的《生物信息学》杂志上。
“PDB是药物开发社区的重要工具。”普渡大学科学学院分析和物理化学助理教授高拉夫·乔普拉(Gaurav Chopra)说，“问题是，整理所有积累的数据可能会花费大量时间。机器学习可能有所帮助，但你仍然需要一个强大的框架，让计算机能够快速分析数据，从而帮助创造安全有效的药物。”
“柠檬”软件平台是一个带有Python绑定的快速C++ 11库，可以在几分钟内挖掘出PDB。在PDB中加载所有传统的mmCIF文件大约需要290分钟，但是在8核机器上应用一个简单的工作流程时，“柠檬”只需大约6分钟就可以做到这一点。“柠檬”允许用户编写自定义函数，将其作为其软件套件的一部分，并以标准的方式开发自定义函数，从而为整个科学界生成独特的基准数据集。
与乔普拉合作开发该平台的化学博士生Jonathan Fine说:“储存在PDB中的实验结构已经为结构和计算生物学、科学和教育社区带来了几项进展，有助于推进药物开发和其他领域。”“我们创建了“柠檬”作为一站式商店，快速挖掘整个数据库，提取有用的生物信息，这是开发药物的关键。”
“柠檬”之所以得名，是因为它最初的设计目的是为药物设计软件创建基准测试集，并在PDB中识别不能很好建模的柠檬生物分子相互作用。
软件开发工作是乔普拉和他的团队涉及医疗创新的最新项目。“柠檬”可以在GitHub上免费下载。
乔普拉还与普渡研究基金会技术商业化办公室合作，为其实验室的其他创新申请专利。
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