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
该项目的总体目标有两个方面：为分子相互作用预测中的特定任务生成高效模型，以及对图结构数据的深度学习算法进行方法改进。这将在很大程度上集中在方法的改进，克服现有的限制，在模型的目的，分子生物学和药物设计。
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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