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Anvita Aggarwal 摘要：人工智能 (AI) 已成为药物发现领域的一股变革力量，其驱动力是机器学习（尤其是深度学习）的广泛应用以及计算硬件和软件的不断进步。本文全面概述了化学信息学中 AI 的现状，涵盖定量结构-活性/性质关系 (QSAR/QSPR) 和基于结构的建模、从头分子设计和化学合成预测。分析强调了现有深度学习应用的优势和局限性，并提供了关于下一代 AI 在推进药物发现方面的潜力的前瞻性观点。 2023 年 10 月 12 日收到；2023 年 10 月 23 日修订；2023 年 10 月 25 日接受 © 作者 2023。在 www.questjournals.org 上以开放获取方式出版
药物研发中的人工智能
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