A novel artificial intelligence protocol to investigate potential leads for diabetes mellitus.

Gong, Jia-Ning; Zhao, Lu; Chen, Guanxing; Chen, Xu; Chen, Zhi-Dong; Chen, Calvin Yu-Chian

Gong, Jia-Ning; Zhao, Lu; Chen, Guanxing; Chen, Xu; Chen, Zhi-Dong; Chen, Calvin Yu-Chian.

Afiliação

Gong JN; Artificial Intelligence Medical Center, School of Intelligent Systems Engineering, Sun Yat-Sen University, Shenzhen, 510275, China.
Zhao L; School of Pharmaceutical Sciences, Sun Yat-Sen University, Shenzhen, 510275, China.
Chen G; Artificial Intelligence Medical Center, School of Intelligent Systems Engineering, Sun Yat-Sen University, Shenzhen, 510275, China.
Chen X; Department of Clinical Laboratory, The Sixth Affiliated Hospital, Sun Yat-Sen University, Guangzhou, 510655, China.
Chen ZD; Artificial Intelligence Medical Center, School of Intelligent Systems Engineering, Sun Yat-Sen University, Shenzhen, 510275, China.
Chen CY; Artificial Intelligence Medical Center, School of Intelligent Systems Engineering, Sun Yat-Sen University, Shenzhen, 510275, China.

Mol Divers ; 25(3): 1375-1393, 2021 Aug.

Article em En | MEDLINE | ID: mdl-33687591

Assuntos

Algoritmos; Inteligência Artificial; Desenho de Fármacos; Descoberta de Drogas/métodos; Hipoglicemiantes/química; Sítios de Ligação; Inibidores da Dipeptidil Peptidase IV/química; Inibidores da Dipeptidil Peptidase IV/farmacologia; Humanos; Ligação de Hidrogênio; Hipoglicemiantes/farmacologia; Aprendizado de Máquina; Simulação de Acoplamento Molecular; Simulação de Dinâmica Molecular; Estrutura Molecular; Redes Neurais de Computação; Ligação Proteica; Relação Quantitativa Estrutura-Atividade; Fluxo de Trabalho

Palavras-chave

Artificial intelligence (AI); Dipeptidyl peptidase-4 (DPP4); Machine learning (ML); Molecular dynamics simulation (MD); Quantitative structureactivity relationship (QSAR)

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Texto completo: 1 Coleções: 01-internacional Base de dados: MEDLINE Assunto principal: Algoritmos / Inteligência Artificial / Desenho de Fármacos / Descoberta de Drogas / Hipoglicemiantes Tipo de estudo: Guideline / Prognostic_studies Limite: Humans Idioma: En Revista: Mol Divers Assunto da revista: BIOLOGIA MOLECULAR Ano de publicação: 2021 Tipo de documento: Article País de afiliação: China

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