今天为大家带来的是YuCheng等人于年11月于BriefingsinBioinformatics发表的文章药物发现中的分子设计：深度生成模型的全面回顾。下面由小编为大家带来解析。

在人类与疾病的长期斗争中，特别是最近年冠状病毒（COVID-19）而引起的大流感，药物正发挥着越来越重要的作用。然而，药物研发过程一直面临着许多障碍，需要大量的人力、物力和财力。药物发现的困难在于化学分子的巨大和离散的搜索空间。具体来说，类药化合物的可能结构规模在到之间，但只有其中一小部分是有治疗意义的。传统的方法，如高通量筛选是低效的，因为所需的资源量很大但是命中的机率却很小。大数据和高性能计算能力使人工智能超越了传统方法。随着深度学习的广泛应用，它自然被认为是药物发现的潜在途径。深度学习在药物发现和开发中的运用，为制药科学提供了一个新的方向。一些相关的应用如图1所示。

图1

在这篇评论中，我们主要

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