那么，如何解决或突破药物研发的问题？
版权声明：本文内容由阿里云实名注册用户自发贡献，版权归原作者所有，阿里云开发者社区不拥有其著作权，亦不承担相应法律责任。具体规则请查看《阿里云开发者社区用户服务协议》和《阿里云开发者社区知识产权保护指引》。如果您发现本社区中有涉嫌抄袭的内容，填写侵权投诉表单进行举报，一经查实，本社区将立刻删除涉嫌侵权内容。
首先，数据必不可少。除了分子化合物的理化性质的数据以外，可以将更多的横向数据比如生物信息网络或通路中的网络信息数据融合进来，也可以将更低层级的数据比如电子云密度数据融合进来。
而庞杂、多元化、异质化的数据需要强有力的算法能够融合不同层级、不同尺度的 数据，并且能够在数据上提取出模式特征做最终任务的预测。而这一切必然离不开 超算平台，因此我们对于超算平台的需求也逐渐增大，我们需要有更大规模的数据 承载以及处理能力，需要有更快的速度与进度。相信结合数据、算法和超算平台的通力合作，再加上跨专业、跨行业领域人才的共同努力下，药物研究行业即将取得更大的突破。
以上内容摘自《2022阿里云生命科学与智能计算峰会演讲合集》电子书，点击https://developer.aliyun.com/ebook/download/7724 可下载完整版
你好，我是AI助理
可以解答问题、推荐解决方案等
评论
全部评论 (0)