論文の概要: Targeting SARS-CoV-2 with AI- and HPC-enabled Lead Generation: A First Data Release

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.02431v1
• Date: Thu, 28 May 2020 01:33:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-27 04:52:04.358920
• Title: Targeting SARS-CoV-2 with AI- and HPC-enabled Lead Generation: A First Data Release
• Title（参考訳）: AIおよびHPC対応リードジェネレーションによるSARS-CoV-2のターゲット:最初のデータリリース
• Authors: Yadu Babuji, Ben Blaiszik, Tom Brettin, Kyle Chard, Ryan Chard, Austin Clyde, Ian Foster, Zhi Hong, Shantenu Jha, Zhuozhao Li, Xuefeng Liu, Arvind Ramanathan, Yi Ren, Nicholaus Saint, Marcus Schwarting, Rick Stevens, Hubertus van Dam, Rick Wagner
• Abstract要約: このデータリリースは、4.2B分子と60TBの事前計算データの構造情報を含んでいる。 有望なアプローチのひとつは、機械学習(ML)と人工知能(AI)ツールをトレーニングして、多数の小さな分子をスクリーニングすることだ。 今後のリリースでは、より詳細な分子シミュレーションや計算モデル、その他の製品を含むように、データを拡大する予定である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.090016327163564
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: Researchers across the globe are seeking to rapidly repurpose existing drugs or discover new drugs to counter the the novel coronavirus disease (COVID-19) caused by severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2). One promising approach is to train machine learning (ML) and artificial intelligence (AI) tools to screen large numbers of small molecules. As a contribution to that effort, we are aggregating numerous small molecules from a variety of sources, using high-performance computing (HPC) to computer diverse properties of those molecules, using the computed properties to train ML/AI models, and then using the resulting models for screening. In this first data release, we make available 23 datasets collected from community sources representing over 4.2 B molecules enriched with pre-computed: 1) molecular fingerprints to aid similarity searches, 2) 2D images of molecules to enable exploration and application of image-based deep learning methods, and 3) 2D and 3D molecular descriptors to speed development of machine learning models. This data release encompasses structural information on the 4.2 B molecules and 60 TB of pre-computed data. Future releases will expand the data to include more detailed molecular simulations, computed models, and other products.
• Abstract（参考訳）: 世界中の研究者が、急性呼吸器症候群(SARS-CoV-2)による新型コロナウイルス(COVID-19)対策として、既存の薬物の迅速な再利用や新薬の発見を目指している。 有望なアプローチのひとつは、機械学習(ML)と人工知能(AI)ツールをトレーニングして、多数の小さな分子をスクリーニングすることだ。 この取り組みへの貢献として、我々は、ハイパフォーマンスコンピューティング(HPC)を用いて、それらの分子の様々な特性をコンピュータで計算し、計算された特性を使ってML/AIモデルを訓練し、その結果のモデルをスクリーニングするために、様々なソースから多数の小さな分子を集約しています。 この最初のデータリリースでは、事前計算された4.2b以上の分子を表現したコミュニティソースから収集した23のデータセットを利用可能にする。 1)類似性検索を支援する分子指紋。 2)画像に基づく深層学習法の探索と応用を可能にする分子の2次元画像と 3)機械学習モデルの開発を高速化する2次元および3次元分子記述子。 このデータは4.2b分子と60tbの計算済みデータの構造情報を包含する。 将来のリリースでは、より詳細な分子シミュレーション、計算モデル、その他の製品を含むようにデータを拡大する予定である。

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