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由于当今可用的生物和医学数据量巨大，加上成熟的机器学习算法，现在可以设想设计高度自动化的药物开发流程。这些流程可以指导或加速药物发现；更好地了解疾病和相关的生物现象；帮助规划临床前湿实验室实验，甚至未来的临床试验。这种药物开发过程的自动化可能是解决制药公司目前面临的生产率低问题的关键。在本次调查中，我们将特别关注两类方法：顺序学习和推荐系统，它们是活跃的生物医学研究领域。2019 作者。由 Elsevier BV 代表计算和结构生物技术研究网络出版。这是一篇根据 CC BY 许可开放获取的文章（http://creativecommons. org/licenses/by/4.0/）。
机器学习在药物开发中的应用
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