机构名称：
¥ 4.0
Therapeutics Data Commons（TDCommons.AI）是一项开放科学计划，具有统一的数据集，AI模型和基准，可支持跨治疗方式以及药物发现和开发阶段的研究。CONSON 2.0（TDC-2）是对治疗数据共享的全面大修，以通过统一分子的生物化学，生物化学的单细胞生物学，通过多模态数据集，API启用API的终点和新的模型，以及模型的框架和模型，通过统一分子的生物化学，分子生物化学的单细胞生物学来催化研究。TDC-2引入了1,000多个多模式数据集，涵盖了约8500万个单元，从5个状态的单细胞模型和一个生物医学知识图中介绍了预定的嵌入。TDC-2 drastically expands the coverage of ML tasks across therapeutic pipelines and 10+ new modal- ities, spanning but not limited to single-cell gene expression data, clinical trial data, peptide sequence data, peptidomimetics protein-peptide interaction data regarding newly discovered ligands derived from AS-MS spectroscopy, novel 3D structural data for proteins, and单细胞分辨率的细胞类型特异性蛋白质 - 蛋白质相互作用网络。TDC-2使用模型视频控制器范式在API-优先设计下引入了多模式数据访问。TDC-2还释放了5多个新的学习任务中评估15多个最先进模型的基准测试，以评估各种生物环境和采样方法的模型。其中，TDC-2是上下文特定学习的第一个基准。TDC-2也是第一个引入蛋白质肽结合相互作用基准的人。TDC-2 introduces 7 novel ML tasks with fine-grained biological contexts: contextualized drug-target identifica- tion, single-cell chemical/genetic perturbation response prediction, protein-peptide binding affinity prediction task, and clinical trial outcome prediction task, which introduce antigen-processing-pathway-specific, cell-type-specific, peptide-specific, and patient-specific biological上下文。
TDC-2：治疗科学多模式基础
主要关键词
相关文件推荐
