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Pharmaceutical版 - [TDC] 第一个机器学习在生物医药上的大规模数据集和Leaderboard
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话题: tdc话题: 生物医药话题: 机器话题: 数据
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t*******r
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总结:生物医药是机器学习最重要的应用场景之一。但是生物医药涵盖各种各样的任务
,数据非常的复杂,而且数据的获得和处理需要很多专业知识。这导致了很多机器学习
的研究者只能在少量比较有名但是被研究的很多了的任务上做方法的研究,而忽略了大
量的有意义的,但是非常的缺乏机器学习方法研究的任务。为了解决这个问题,我们一
帮来自Harvard,MIT,Stanford,CMU,UIUC,Georgia Tech,IQVIA的学生和教授一起
发起了Therapeutics Data Commons (TDC),第一个机器学习在生物医药的大规模数据
集。TDC目前包含了20+有意义的任务,和70多个高质量数据集,从靶蛋白的发现,药物
动力学,安全性,药物生产都有包含到。而且不仅仅是小分子,还有抗体,疫苗,
miRNA等。之后也会加入CRISPR,Clinical Trials等等。这些数据都是处理成可以直接
输入进机器学习模型的。而且大部分都是新坑!我们也提供了一些leaderboard来提供
模型SOTA对比。欢迎大家使用TDC和提供建议!更多信息,请访问网站和GitHub!
https://zhuanlan.zhihu.com/p/340254116?utm_source=wechat_session&utm_medium=
social&utm_oi=696331399514300416&utm_content=group3_article&utm_campaign=
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