AI新药研发工具：deepchem

最新推荐文章于 2025-11-01 11:45:09 发布

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DeepChem是一个开源机器学习库，专注于化学、药物设计和生物学问题。由谢尔盖·科赫和皮尔-路易吉·普罗萨泰罗创建，旨在利用AI解决分子描述、化学反应预测等问题。DeepChem提供了多种化学数据工具和算法，适用于化合物筛选、药物发现等场景，支持通过Python API使用，并在GitHub上有源代码和教程。

DeepChem是一个用于化学、药物设计和生物学的开源机器学习库，它由谢尔盖·科赫（Sergey Kornilov）和皮尔-路易吉·普罗萨泰罗（Pierre Baldi）等人创建。DeepChem的目标是利用机器学习和人工智能技术解决化学和生物学领域中的各种问题，例如分子描述符生成、化学反应预测、化合物筛选和生物活性预测等。

谢尔盖·科赫（Sergey Kornilov），是一位机器学习专家和计算机科学家。目前是加州大学欧文分校计算机科学系的博士后研究员，拥有计算机科学和物理学的双学位。另一位DeepChem项目的创始人是皮尔-路易吉·普罗萨泰罗（Pierre Baldi），他是一位知名的计算机科学家、生物信息学家和统计学家。他目前是加州大学欧文分校计算机科学系和生物信息学系的教授，同时也是加州大学欧文分校生物信息学研究中心的主任。他的研究涉及机器学习、人工智能、生物信息学、计算生物学等多个领域，是多个领域的杰出学者。他还是国际著名的科学期刊《PLOS Computational Biology》的编辑和IEEE Fellow。

DeepChem项目提供了许多针对化学数据的工具和算法，包括分子生成、分子筛选、分子对接和药物发现等领域。这些工具和算法可以帮助化学家、药物研究人员和生物技术公司等从大量的化学数据中提取信息，并用于分析、预测和设计新的化合物。