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癌症治疗已成为当今世界上最大的挑战之一。使用不同的治疗方法针对癌症;基于药物的治疗结果显示出更好的结果。另一方面,为癌症设计新药是昂贵且耗时的。已经建议使用一些组合方法,例如机器学习和深度学习,以使用药物重新利用来解决这些挑战。尽管有望在重新利用癌症药物和预测反应中采用经典的机器学习方法,但深度学习方法的表现更好。本研究旨在开发一种深入学习模型,该模型可以根据多摩变数据,药物描述符和药物指纹预测癌症药物反应,并根据这些反应促进对药物的重新申请。为了降低多媒体数据的维度,我们使用自动编码器。作为多任务学习模型,自动编码器已连接到MLP。我们使用三个主要数据集对模型进行了广泛的测试:GDSC,CTRP和CCLE确定其功效。在多个实验中,我们的模型总体上优于现有的最新方法。与最先进的模型相比,我们的模型达到了令人印象深刻的AUPRC为0.99。此外,在跨数据库评估中,该模型在GDSC上进行了训练并在CCLE上进行了测试,它超过了先前的三项工作的表现,达到了0.72的AUPRC。总而言之,我们提出了一个深度学习模型,以优于当前有关概括的最新技术。我们的研究强调了高级深度学习的潜力,以提高癌症治疗精度。使用此模型,我们可以评估药物反应并探索药物的重新构成,从而发现新型癌症药物。
3. Brennick CA、Duan F、Srivastava PK。“四种变体的不同免疫活性
摘要不再是新闻,地球母亲的恶化在世界许多土地上造成了许多困难。研究统计数据表明,亚洲面临的环境问题中约有80%,尤其是森林砍伐导致土壤生物多样性的丧失。非洲因气候变化的危害以超过50%的速度受到严重影响,由于栖息地的改变和损失,近东和北非的生物多样性丧失了她在土壤中生物多样性的48%以上。此列表是不贫穷和心碎的,表达了一种观点,即如果不进行可持续的补救,那么我们将在未来几年内拥有更多的营养不良和病人,我们的环境将受到更严重的污染和有毒,我们的水系统将变得越来越困难,我们的水系统将变得越来越难以补救,而在其他不足以来,在其他不足的不足之处可能会增加,这可能会增加。为解决这个问题做出了一种方法,这项研究研究了土壤生态系统 - 尼克斯的当前土壤有机碳 - 土壤生物多样性的变异性。这项研究发生在阿布贾大学内部。在地球系统特性上收集了空间数据,进行了分析,并进行了模拟。该区域是模型的,并插值以找到具有严重威胁的热点。在研究中应用了探索性和描述性统计。结果表明,研究区域的土壤被压实,因此不适合支持土壤系统中生存实体的可持续生存,土壤散装密度值范围为2.1GCM -3 - 2.71GCM -3。该地区的有机碳较低。岩土技术和地貌评估和相互作用只显示了两个(2)点的earth长度为1 cm,这表明了土壤孢子太紧,无法在投资地点的地下生物多样性的地下生物多样性上实现可持续的繁荣。因此,建议对研究区域的再生和治愈土壤障碍进行生态工具。
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