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科学环境：抗菌耐药性（AMR）的兴起和对新抗菌策略的需求代表了现代医学中的紧迫挑战[1,2]。由于抗药性病原体的快速出现，传统的抗生素（例如抗生素）越来越无效[3]。在这种情况下，可以克服这些抗性机制的新型抗菌材料的发展至关重要[4,5]。人工智能（AI），尤其是深度学习（DL）方法，例如图形神经网络（GNNS），提供了一种创新的方法来加速这些材料的设计和优化[6-9]。gnns能够预测分子相互作用，从而可以快速鉴定具有增强抗菌特性的有希望的化合物和材料。这个博士学位论文项目旨在利用DL，特异性的转导/电感图神经网络方法，以设计和优化抗微生物材料，从而使过程更快，更有效，更有针对性，从而开发了生物医学应用下一代材料的开发，以抗击微生物感染。
1 -ai抗菌材料_UCV_ANGEL SERRANO AROCA_THIERRY BOUWMANS
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