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Drug Discovery 1

[23] Image-based profiling for drug discovery: due for a machine-learning upgrade?

2021 Abstract Summary 이미지 기반 프로파일링이라는 건, 생물학적 이미지 속 풍부한 정보를 다차원 프로파일로 줄이는 거임. 이 프로파일은 이미지에서 뽑아낸 특성 모음이고, 이를 통해 유용한 패턴을 찾아내서 약물 발견 과정에서 중요한 역할을 할 수 있음. 이 방법으로 질병과 관련된 표현형을 찾거나, 질병의 작동 원리를 이해하고, 약물이 어떻게 작용할지 예측하는 데 쓸 수 있음. 최근에 이런 방법이 학계나 제약 산업에서 검증되어서 실제로 쓰이기 시작함. 몇몇은 의미없는 결과도 있었지만, 이미지 정보를 더 잘 활용하는 머신러닝 기술이 발전하며 다시 주목받고 있음. 여전히 해결해야 할 문제들이 있긴 한데, 딥러닝이나 single cell분석 같은 새로운 기술이 이미지 속 생물학적 정보를 더 잘 ..

초록 읽기/Cell Morphology 2024.03.14
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image, Federated Learning, r, F1 Score, Drug repurposing, GSEA, Deg, Python, Gene set, virtual environment, Microarray, L1000, cmap, Characteristic Direction, LDA, PAEA, enrichment, rnaseq, QDA, Split Learning,

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