Mélytanuló módszerek használata a gyógyszerkutatásban

A tétel rövid nézete
dc.contributor.advisorHajdu, András
dc.contributor.authorBarta, Ferenc
dc.contributor.departmentDE--Informatikai Karhu_HU
dc.date.accessioned2018-05-03T11:53:19Z
dc.date.available2018-05-03T11:53:19Z
dc.date.created2018-05-03
dc.description.abstractCsak a szén, hidrogén, nitrogén, oxigén, kén, foszfor, klór, bróm és fluor atomok felhasználásával összesen 10^26 darab különböző gyógyszerszerű vegyület építhető. Ha naponta meg tudnánk vizsgálni egymillió vegyület biológiai hatását, akkor is több, mint 10^53 évet venne igénybe a teljes kémiai tér vizsgálata. Világos, hogy a teljes teret átvizsgálni lehetetlen feladat, ezért szükség van olyan módszerekre, amelyek segítenek meghatározni, mely vegyületekkel érdemes foglalkozni és melyekkel nem. Szerencsére a kísérletek kimeneteleit tartalmazó kémiai adatbázisok száma és mérete töretlenül növekszik. Ez a növekedés tette lehetővé a QSAR modellek elterjedését és könnyen lehet, hogy ez a növekedés teszi majd lehetővé az orvostudomány számos területén már sikerrel alkalmazott mélytanuló módszerek hatékonyabbá válását is. Dolgozatom célja egyrészt egy már meglévő, mély tanulást használó eszköznek, a DeepChemnek a bemutatása, másrészt pedig egy új, képfeldolgozáson alapuló módszer kidolgozása és összehasonlítása az előbb említett eszközzel.hu_HU
dc.description.courseProgramtervező informatikushu_HU
dc.description.degreeMSc/MAhu_HU
dc.format.extent59hu_HU
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/2437/250855
dc.language.isohuhu_HU
dc.subjectDeep learninghu_HU
dc.subjectMélytanuláshu_HU
dc.subjectKonvolúciós hálózatokhu_HU
dc.subjectGyógyszerkutatáshu_HU
dc.subjectMolekulagráf-konvolúcióhu_HU
dc.subject.dspaceDEENK Témalista::Orvostudomány::Gyógyszerésztudományhu_HU
dc.subject.dspaceDEENK Témalista::Informatikahu_HU
dc.titleMélytanuló módszerek használata a gyógyszerkutatásbanhu_HU
Fájlok
Gyűjtemények
Hallgatói dolgozatok (Informatikai Kar)