【摘要】：藥物創(chuàng)新領(lǐng)域的大數(shù)據(jù)主要來源于高通量實驗、高效能模擬計算、信息化、科技出版物和專利文獻4個方面.這些大數(shù)據(jù)使我們有可能在系統(tǒng)層面上看到藥物分子與許多靶標(biāo)相互作用的新現(xiàn)象、新規(guī)律,提高藥物創(chuàng)新的效率,也帶來新的挑戰(zhàn),如存儲、標(biāo)引/標(biāo)注和質(zhì)控、可視化、數(shù)據(jù)挖掘和計算復(fù)雜度等問題.這些問題可以通過在超算和云服務(wù)技術(shù)的支持下發(fā)展并行計算方法而逐漸得到解決.從離散、不完備且信噪比低的大數(shù)據(jù)中難以找到物質(zhì)活性與結(jié)構(gòu)之間的連續(xù)函數(shù)關(guān)系,貝葉斯學(xué)習(xí)機及其與支持向量機、決策樹技術(shù)的組合是大數(shù)據(jù)挖掘的發(fā)展方向.大數(shù)據(jù)既是科學(xué)實驗通量化和社會信息化的結(jié)果又是原因,正確解決大數(shù)據(jù)挖掘問題是提高藥物創(chuàng)新效率的核心.
[Abstract]:Big data in the field of drug innovation mainly comes from four aspects: high-throughput experiment, high-efficiency simulation calculation, informatization, scientific and technological publications and patent literature. These big data have made it possible to see at the systematic level new phenomena, new laws, and new challenges such as storage, indexing / tagging and quality control, visualization of drug molecules interacting with many targets, and improving the efficiency of drug innovation. Data mining and computational complexity. These problems can be solved by developing parallel computing methods with the support of over-computing and cloud services. It is difficult to find the continuous function relationship between material activity and structure from big data, which is discrete, incomplete and low signal-to-noise ratio. The combination of Bayesian learning machine, support vector machine and decision tree technology is the development direction of big data mining. Big data is not only the result of scientific experiment and social informatization, but also the reason. It is the core to improve the efficiency of drug innovation to solve the problem of big data mining correctly.
【作者單位】： 中山大學(xué)藥學(xué)院藥物分子設(shè)計與生物超算中心;合肥工業(yè)大學(xué)醫(yī)學(xué)工程學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(81173470) 國家高技術(shù)研究發(fā)展計劃(2012AA020307) 廣東省引進創(chuàng)新科研團隊專項計劃(2009010058) 廣州超級計算應(yīng)用研發(fā)與扶持專項(2012Y2-00048) 中央高�；究蒲袠I(yè)務(wù)費專項(2013HGCH0015)資助
【分類號】：R91;TP311.13

【參考文獻】

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【共引文獻】

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【相似文獻】

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6 本報記者陳楫寶;中國仿制藥品“不日而亡”？ 專家直指“海歸派”誤國[N];21世紀經(jīng)濟報道;2003年

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本文編號：2435113