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    題名: 基於深度學習方法建構高效低毒抗菌肽設計與篩選平台( I );Construction of Designing and Screening Platform for Antibacterial Peptides with High Efficacy and Low Toxicity Based on Deep Learning Methods( I )
    作者: 洪炯宗;王信堯
    貢獻者: 國立中央大學資訊工程學系
    關鍵詞: 資料庫;資料探勘;機器學習;深度學習;人工智慧;抗微生物肽;database;data mining;machine learning;deep leaning;artificial Intelligence;antimicrobial peptides
    日期: 2023-07-17
    上傳時間: 2023-07-18 14:36:31 (UTC+8)
    出版者: 國家科學及技術委員會
    摘要: 本計畫基於深度學習方法建構高效低毒抗菌肽(Antibacterial peptides,ABPs)設計與篩選平台,整合已公開發表的最新抗菌肽資料並建立資料庫,進行序列編碼與特徵提取,然後建置抗菌肽辨識模型及其活性與毒性預測模型,再經由這些模型篩選及生化學專家挑選少量多肽序列,進行序列合成以及後續抗菌驗證實驗,同時,將更新原先建立的抗菌肽資料庫。本計畫提出整合此三階段之完整抗菌肽設計與篩選平台,預期可幫助微生物學家開發新型抗菌藥物,並協助生醫製藥廠商建立系統化抗菌藥物開發平台,進而提升台灣在抗微生物、抗細菌、與多重抗藥細菌等藥物研究領域的國際能見度。
    關聯: 財團法人國家實驗研究院科技政策研究與資訊中心
    顯示於類別:[資訊工程學系] 研究計畫

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