Biologically-informed Representations for Integrating Heterogeneous Multi-Modal data for Deep Neural Networks in Drug Discovery
Biologically-informed Representations for Integrating Heterogeneous Multi-Modal data for Deep Neural Networks in Drug Discovery
药物发现中深度神经网络集成异构多模态数据的生物信息表示
批准号：
2114324
负责人：
金额：
$0.0万
依托单位：
依托单位国家：
英国
项目类别：
Studentship
财政年份：
2018
资助国家：
英国
项目状态：
已结题
起止时间：
2018 至 --
中文摘要
翻译
这个项目的总体目标有两个：为分子相互作用预测中的特定任务产生高效的模型，以及对图形结构数据的深度学习算法进行方法学改进。这将主要集中在与克服分子生物学和药物设计目的模型中现有限制有关的方法学改进上。
英文摘要
The overall goals of this project are two-fold: producing highly effective models for specific tasks within molecular interaction prediction, as well as methodological improvements for deep learning algorithms on graph-structured data. This will largely be focussed on methodological improvements relating to overcoming existing limitations in models for the purposes of molecular biology and drug design.
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