أقدم خط إنتاج متكاملًا ومتطورًا لتعلم الآلة (End-to-End Machine Learning Pipeline) مُحسّنًا للتنبؤ بتقارب الارتباط بين الأدوية والأهداف البيولوجية (Drug-Target Affinity - DTA)، مما يساعد الباحثين وشركات التكنولوجيا الحيوية على تسريع عمليات الفرز الافتراضي (Virtual Screening). ومن خلال إطار عمل قوي، أقوم بمعالجة السلاسل النصية للجزيئات الصغيرة (SMILES strings) لتحويلها إلى مؤشرات جزيئية، كما أقوم بمعالجة البروتينات المستهدفة لتحويلها إلى خصائص تعتمد على تسلسلها الأحادي.
وما يميز هذا المشروع هو مرونته العالية؛ حيث يجمع بين النماذج المرجعية التقليدية لـ (Scikit-learn) وبنى الشبكات العصبية المتقدمة متعددة الطبقات (MLP) المبنية بـ (PyTorch)، وذلك لنمذجة التفاعلات الكيميائية البيولوجية المعقدة بدقة متناهية. وسواء كنت بحاجة إلى تقييم مركبات مبتكرة ضد أهداف معروفة أو تدريب شبكة تعلم عميق مخصصة من الصفر، فإنني أوفر لك سير عمل متكاملًا وقابلاً للتوسع بشكل كامل، يتم تقييمه وفقًا لمعايير الصناعة القياسية مثل متوسط الخطأ التربيعي (MSE) ومؤشر التوافق (Concordance Index). ستحصل على كود برمجي واضح ومُحسّن، أو واجهة مستخدم (Dashboard) اختيارية مخصصة لتناسب خطتك في اكتشاف الأدوية.
