基于深度学习的口服生物利用度分类研究(Research on Classification of Oral Bioavailability Based on Deep Learning) ; Xinyu Shi ;, Long Yu ;, +3 authors. Shuangyin ...
Apr 25, 2024 · 基于深度学习的口服生物利用度分类研究 (Research on Classification of Oral Bioavailability Based on Deep Learning). 计算机科学 43(4): 260-263 ...
Dec 4, 2024 · 基于深度学习的口服生物利用度分类研究 (Research on Classification of Oral Bioavailability Based on Deep Learning). 计算机科学 43(4): 260-263 ...
Jan 16, 2018 · 摘要:针对采用传统方法测量口服生物利用度(OB)代价昂贵、花费周期长,而现有的一些机器学习方法对其预测精度较低的问题,提出了一种基于栈式自编码(SAE) ...
Missing: (Research Classification Oral Bioavailability Based Deep Learning).
中药网络药理学通过数学算法利用网络拓扑. 性质反映中药在生物体内的相互作用关系,但中药. 进入生物系统内发挥药效的真正物质并不都是原. 型成分,可能是其代谢物。同时, ...
其次,基于PSO优化BP神经网络对50个新化合物的生物活性值进行预测,模型拟合度为0.8337,根均方误差为0.7315,比优化前的BP神经网络预测值更贴合实际.
Oct 22, 2024 · In the present investigation we aimed to perform the oral bioavailability prediction by comparing three machine learning methods i.e. Support ...
Missing: 深度 学习 口服 生物 利用 度 分类
本报告是西湖大学未来产业研究中心与美国化学文摘社CAS(隶属美国化学学会)的联合研究成果,报. 告对生命健康相关的材料发展态势进行了研判。西湖大学未来产业研究中心是首家 ...
研究论文, 本研究利用基于深度学习的方法,通过2D T1加权MRI量化脑萎缩,以区分阿尔茨海默病型痴呆(DAT)与认知未受损(CU)个体, 本研究创新性地使用2D T1加权MRI结合深度学习 ...
利用中药系统药理学数据库与分析平台. (TCMSP)对这10 种中药进行检索,以口服生物利. 用度(oral bioavailability,OB)≥30%和类药性(drug- likeness,DL)≥0.18 为 ...