Utilizing Machine Learning for Predicting Potential JAK۱ Inhibitors Among FDA-Approved Drugs
- سال انتشار: 1403
- محل انتشار: اولین کنفرانس بین المللی دوسالانه هوش مصنوعی و علوم داده
- کد COI اختصاصی: DSAI01_074
- زبان مقاله: انگلیسی
- تعداد مشاهده: 102
نویسندگان
Isfahan university of medical science, Isfahan, Iran
چکیده
This study used machine learning, specifically a Random Forest classifier, to identify potential JAK۱ inhibitors from a pool of FDA-approved drugs. By leveraging computational methods and extensive feature selection, the top ۱۰ most promising compounds were selected for further investigation, showcasing the power of data-driven approaches in accelerating drug discovery and repurposing processes.کلیدواژه ها
Machin learning, Computational drug discovery, Drug repurposingمقالات مرتبط جدید
- بررسی نقش و کاربردهای هوش مصنوعی در رشته مترجمی زبان انگلیسی
- چارچوب یکپارچه مبتنی بر یادگیری عمیق برای تشخیص و مقابله با حملات سایبری در شبکه های صنعتی اینترنت اشیاء
- توسعه سیستم توصیه گر هوشمند برای بهینه سازی مصرف انرژی در شبکه های انرژی هوشمند با استفاده از الگوریتم های یادگیری تقویتی
- طراحی معماری سیستم های نهفته خودترمیم شونده برای کاربردهای بلادرنگ در سیستم های حمل و نقل هوشمند
- طراحی و پیاده سازی سیستم امنیتی یکپارچه برای اینترنت اشیاء صنعتی مبتنی بر محاسبات لبه در صنعت ۴.۰
اطلاعات بیشتر در مورد COI
COI مخفف عبارت CIVILICA Object Identifier به معنی شناسه سیویلیکا برای اسناد است. COI کدی است که مطابق محل انتشار، به مقالات کنفرانسها و ژورنالهای داخل کشور به هنگام نمایه سازی بر روی پایگاه استنادی سیویلیکا اختصاص می یابد.
کد COI به مفهوم کد ملی اسناد نمایه شده در سیویلیکا است و کدی یکتا و ثابت است و به همین دلیل همواره قابلیت استناد و پیگیری دارد.