【摘 要】
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The traditional drug design and discovery methods were time-consuming and expensive,which largely reduced the efficiency of drug design process.Computer-based de novo drug design was applied to accele
【出 处】
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中国生物化学与分子生物学会第十二届全国会员代表大会暨2018年全
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The traditional drug design and discovery methods were time-consuming and expensive,which largely reduced the efficiency of drug design process.Computer-based de novo drug design was applied to accelerate the procedure of drug discovery.As a complementary of high-throughput screening technology,de novo drug design method is confronted with a virtually infinite search space.New drug-like molecules can be discovered by exploring the chemical space with specific combinational search strategies,which provides a new approach to find novel drugs.However,challenges including combinatorial explosion,scoring function and so on hinder the development and application of de novo drug design.In this work,we hope to construct a reinforcement-learning model by combing Monto Carlo Tree Search method an
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