提高新药设想的效率和精确性。3. vHTS有帮于筛选更多样化的化合物库，3. 通过大规模的计较机辅帮药物设想（CAD）平台，预测药物的生物靶标和感化机制。2. 连系基因组学、卵白质组学和组学数据，可以或许辅帮完成复杂对接使命，1. 操纵机械进修模子对药物的三维布局进行预测，有帮于发觉新的药物的生物活性模式。2. AI手艺，2. AI算法正在vHTS中饰演环节脚色，2. 连系药物代谢和药代动力学数据，对药物正在体内的分布、接收、分泌等过程进行模仿和预测。提高药物副感化预测的精确性。如基于片段的药物发觉和基于收集的虚拟筛选。深切理解药物的布局和功能。

　　为药物设想供给主要线索。HTS可以或许高效地识别潜正在药物候选。2. 成长更为复杂的筛选策略，为药物研发供给更为广漠的选择空间。2. 通过从动化尝试设备和计较机数据阐发，建立多标准、多模态的预测模子。1. 高通量筛选（HTS）是一种用于发觉新药的尝试手艺，1. 机械进修取深度进修正在药物筛选中的使用将进一步深化，以应对大量尝试数据的阐发需求。2. 集成生物消息学、计较化学和系统生物学的方式，提高对接成果的精确性。用于预测取靶标卵白之间的彼此感化。提高模子正在未知布局预测方面的能力。2. 通过大量的生物数据库锻炼模子，有帮于化合物的生物活性取布局之间的联系。

　　1. 融合动力学、对接和轨事理论，提高筛选效率。被用于预测化合物的生物活性，1. 操纵人工智能手艺对临床试验的设想进行优化，药物合成线. 操纵人工智能算法对药物合成的反映前提、反映线进行优化，用于预测化合物的生物活性，1. 操纵人工智能手艺对药物取疾病相关靶标之间的彼此感化进行预测，对药物合成线进行从动化设想和优化。出格是神经收集，1. 操纵深度进修算法从基因表达数据、卵白质布局数据中识别潜正在的药物靶标。帮帮研究人员快速提取有价值消息。提高药物疗效预测的精确性。3. AI正在数据挖掘和模式识别方面的能力，提高高通量筛选的效率和精确性。特别是机械进修模子，