Neuware -Machine Learning Approaches for Target Identification and Validation in Drug Discovery examines the transformative role of machine learning (ML) in enhancing the drug discovery process. The introduction highlights the importance of accurate target identification and validation, while subsequent sections delve into various ML algorithms for predicting potential drug targets based on biological data. Gene prioritization methods are discussed, showcasing how ML can effectively rank disease-associated genes. Additionally, the integration of ML with knowledge graphs is explored, illustrating how these tools enhance data connectivity and decision-making. Finally, the importance of information extraction through data mining and natural language processing is addressed, illustrating how these approaches help researchers extract valuable insights from large datasets, thereby advancing the field of drug discovery.Books on Demand GmbH, �berseering 33, 22297 Hamburg 56 pp. Englisch.

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Bibliografische Details

Titel: ML for Target Identification & Validation in Drug Discovery
Verlag: LAP LAMBERT Academic Publishing Nov 2024
Erscheinungsjahr: 2024
Sprache: Englisch
ISBN-10: 3659469920
ISBN-13: 9783659469923
Einband: Taschenbuch
Zustand: Neu
Abmessungen: Breite: 220 mm, H�he: 150 mm, Tiefe: 4 mm
Gewicht: 102 Gramm

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Inhaltsangabe

Machine Learning Approaches for Target Identification and Validation in Drug Discovery examines the transformative role of machine learning (ML) in enhancing the drug discovery process. The introduction highlights the importance of accurate target identification and validation, while subsequent sections delve into various ML algorithms for predicting potential drug targets based on biological data. Gene prioritization methods are discussed, showcasing how ML can effectively rank disease-associated genes. Additionally, the integration of ML with knowledge graphs is explored, illustrating how these tools enhance data connectivity and decision-making. Finally, the importance of information extraction through data mining and natural language processing is addressed, illustrating how these approaches help researchers extract valuable insights from large datasets, thereby advancing the field of drug discovery.

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