计算机辅助药物设计 (CADD) 的计算和统计方法以及大数据和人工智能 (AI) 技术的应用取得了许多进展。考虑到疾病的生物复杂性,药物设计是一个昂贵且费力的过程。为了有效和高效地设计和开发新药,可以使用 CADD 将尖端技术应用于药物设计领域的各种限制。介绍了数据预处理方法,该方法可以清理原始数据,以实现大数据和 AI 方法的一致和可重复的应用。我们介绍了大数据和人工智能方法在药物设计领域的适用性现状,例如靶蛋白结合位点的识别、基于结构的虚拟筛选(SBVS)以及吸收、分布、代谢、排泄和毒性(ADMET)特性预测。大数据和人工智能方法的数据预处理和应用使得准确、全面地分析海量生物医学数据以及开发药物设计领域的预测模型成为可能。了解和分析与药物设计相关的生物医学实体的生物、化学或药物结构将为生物医学大数据时代提供有益的信息。
虽然使用人工智能 (AI) 有很多好处,但该技术的某些方面、开发或使用方式也可能存在重大缺陷。媒体上充斥着关于人工智能驱动的应用程序如何导致对人的歧视的故事。此外,人工智能应用导致对个人隐私的更大侵犯、更多的监视和社会操纵。在过去几年中,许多国家的政客、政策制定者、监管机构、国际组织、民间社会组织、媒体和学者都讨论了需要加强对社会和经济中人工智能的部署和使用的监督。人工智能风险评估 (AIRA) 是这种监督的重要组成部分。AIRA 是为治理人工智能而开发的各种工具和举措之一,其他工具和举措包括道德准则、监管框架、审计。
1 美国德克萨斯州休斯顿市莱斯大学电气与计算机工程系和神经工程计划 (NEI) 2 美国德克萨斯州休斯顿市休斯顿卫理公会医院神经外科系 3 美国德克萨斯州休斯顿市休斯顿卫理公会医院神经内科系 4 美国德克萨斯州休斯顿市莱斯大学生物科学与生物工程研究所 (IBB) 5 美国弗吉尼亚州阿灵顿市海军研究办公室 6 美国弗吉尼亚州阿灵顿市海军研究办公室 77003 6 美国陆军医学研究与发展司令部军事作战医学研究计划 7 美国马里兰州德特里克堡市 77005 7 美国德克萨斯州休斯顿市莱斯大学运动医学系
使用计算方法对蛋白质结构进行了探索,已经探索了二十年来,为更加集中的研究和开发算法铺平了算法,AB Intio建模和结构重新实现协议。在基于模板的建模协议中见证了一个巨大的成功,而涉及无模板建模的策略仍然落后于较大的蛋白质(> 150 a.a.)。在Ab Initio蛋白结构预测方法中已经观察到了各种改进,最近的方法归因于深度学习方法的使用,以从其氨基酸序列中构建蛋白质骨架结构。本评论重点介绍了针对蛋白质结构进行无模板建模的主要策略,同时讨论了每种策略下的几个工具。它还将对从蛋白质的质量建模中观察到的进度进行评论,这是通过CASP平台的演变所见的。
• 例如 ISO 14040/44、ILCD 手册*、PEF • 研究经常错误地声称遵循 ISO • (例如,即使 PEF 也有一个非 ISO 的分配方法层次结构) • 一些重要的方法选择留给用户 • 文献数据的选择留给用户 • 不提供明确的 LCA 结果 • 它们有助于指导公正的科学家 • 本身对立法没有好处
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过去几十年,我们见证了大量致力于更好地了解户外声音传播的研究论文和出版物。这些方法从高度理论化的方法到实用的、基于测量的方法不等。然而,最近的三份出版物将这些研究的大部分内容整合成更易于引用的形式。这些是 E.M. Salomons (2001)、K. Attenborough、K. Ming Li 和 K. Horoshenkov (2006) 的文本以及欧盟资助的 Harmonoise/Imagine 项目的各种成果报告。所有上述文件的详细信息都列在本文件正文的参考书目部分。强烈建议感兴趣的读者参考这些出版物,以更深入地讨论本附录中仅以摘要形式讨论的主题。
本手册是建模和绘制临界水平和负荷及其超标情况以及动态酸化建模的基本指南。它帮助联合国欧洲经济委员会《远距离越境空气污染公约》(CLRTAP)缔约方履行其义务,使用统一的方法获取影响和风险评估数据。这是在国际合作计划(建模和绘制临界负荷和水平以及空气污染影响、风险和趋势)(ICP M&M)框架内进行的。该计划于 1988 年在德国领导下成立;从一开始到 2002 年,Heinz Gregor 一直担任主席,他对临界水平和负荷的发展以及它们在欧洲减排政策中的作用产生了重大影响。