整合生成與強化學習於多體學驅動抗微生物肽之探索;Integration of Generative and Reinforcement Learning for Multi-Omics-Driven Antimicrobial Peptides Discovery

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題名:	整合生成與強化學習於多體學驅動抗微生物肽之探索;Integration of Generative and Reinforcement Learning for Multi-Omics-Driven Antimicrobial Peptides Discovery
作者:	鍾佳儒
貢獻者:	國立中央大學資訊工程學系
關鍵詞:	基因體學;轉錄體學;蛋白質體學;多體學;生物資訊;人工智慧;抗生素抗藥性;藥物探索;深度生成學習;強化學習;抗微生物肽;genomics;transcriptomics;proteomics;multi-omics;bioinformatics;artificial intelligence;antibiotic resistance;drug discovery;deep generative learning;reinforcement learning;antimicrobial peptides
日期:	2024-09-27
上傳時間:	2024-09-30 17:22:17 (UTC+8)
出版者:	國家科學及技術委員會(本會)
摘要:	開發有效的抗微生物藥物為基礎的療法將為打擊抗生素抗藥性病原體提供關鍵工具，減輕傳染病的負擔，並有可能挽救全世界數百萬人的生命，將有助解決對目前抗生素治療產生抗藥性的「超級細菌」的新威脅。本研究亦可以刺激製藥業並促進經濟成長，同時，與治療抗生素抗藥性感染相關的醫療成本也將降低，進而使經濟受益。此外，本研究藉由跨學科合作可為抗微生物肽的作用、人工智慧在生物資訊學中的應用以及藥物發現中多體學數據的整合提供新的見解。本研究不僅有望增進對抗微生物肽及其治療潛力之認識，且有望帶來重大的社會和經濟效益，使其處於公共衛生創新和學術研究的前沿。
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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