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Latent Space Exploration Using Linear-Spherical Interpolation Region Method

机译:线性球面插值区域法在潜在空间探索中的应用

摘要

The disclosure enables latent space exploration of a dataset based on drug molecular-structure data and drug biological-treatment data for a set of drug compounds in order to determine optimal drug compounds for treating diseases. Regional interpolation, including a linear interpolation (LERP) operation and a non-linear interpolation operation such as a spherical linear interpolation (SLERP), along with quantitative structure-activity relationship (QSAR) models may be utilized to navigate through a latent space generated from a variational auto-encoder (VAE), in accordance with certain embodiments.
机译:本公开使得能够基于用于一组药物化合物的药物分子结构数据和药物生物治疗数据来对数据集进行潜在空间探索,以便确定用于治疗疾病的最佳药物化合物。区域内插,包括线性内插(LERP)操作和非线性内插操作,例如球面线性内插(SLERP),以及定量结构-活动关系(QSAR)模型,可用于在由根据某些实施例的变体自动编码器(VAE)。

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