分享人：李卓阳
分享时间：2019.12.2早9：00
地点：线上会议（#腾讯会议：570-931-233）
参与人：张皓旻、陈熙勐、武强、郭斌、张钧栋、智鹏、刘格良、李卓阳、王紫宁、陈浩然、张昊军、耿杰、张力中等30余人
主要内容：主要就Text Mining for Drug Discovery文章内容及相关工具的应用进行了分享。计算方法药物发现利用文本挖掘方法，该方法将多种先进技术（包括自然语言处理，机器学习和语义网络技术）与领域专家的精选知识相集成。各种数学模型和计算工具以及包括提取不同药物中的各种突变以及了解药物在不同遗传背景下的行为在内的策略的使用已被用于开发基于文本挖掘的药物发现方法。与传统的药物发现方法相比，文本挖掘在以经济高效且省时的方式处理大量数据方面显示出优势。迄今为止，许多研究人员正在继续开发有效的工具和技术，以处理大量药物信息，同时保持较高的准确率和稳定性。尽管文本挖掘技术在药物发现领域显示出巨大的潜力，但仍然存在许多局限性。来自不同平台和组织的复杂信息的集成，维护和共享仍然被证明是一个巨大的挑战。通过开发新的可互操作的数据库和平台系统以允许更有效的数据共享，正在进行的研究工作一直在积极地解决这些问题。随着越来越多的数据公开可用，文本挖掘方法将成为发现新药的不可或缺的工具。
