خط إنتاج متكامل لتعلم الآلة للتنبؤ بتقارب الأدوية والأهداف البيولوجية (DTA)

خط إنتاج متكامل لتعلم الآلة للتنبؤ بتقارب الأدوية والأهداف البيولوجية (DTA)أقدم خدمة بناء وتقييم خط إنتاج (Pipeline) متكامل ومُحسّن للتنبؤ بتقارب الارتباط بين الأدوية والأهداف البيولوجية (Drug-Target Affinity)، مما يساعد الباحثين وشركات التكنولوجيا الحيوية على تسريع عمليات الفرز الافتراضي (Virtual Screening). ماذا ستستلم في الخدمة الأساسية (مقابل قيمة الخدمة)؟ عند طلب الخدمة الأساسية، ستحصل على: الكود البرمجي الكامل (Source Code):سكريبتات Python نظيفة، مقسمة، وموثقة بالكامل (Clean & Documented Code).بيئة معالجة السلاسل النصية للجزيئات (SMILES) وتحويلها إلى Fingerprints/Descriptors.بيئة معالجة التسلسل الأحادي للبروتينات المستهدفة (Amino Acid Sequences). النماذج والتجارب: تدريب وتقييم نموذجين (2 Baseline Models) باستعمال Scikit-learn (مثل Random Forest / XGBoost).تحديد نطاق البيانات الأساسي: معالجة حتى 5,000 زوج (Drug-Target Pairs) في التدريب والتجربة. التقييم والتوثيق: تقرير تقييم يتضمن المقاييس القياسية: متوسط الخطأ التربيعي ($MSE$) ومؤشر التوافق ($Concordance\ Index - CI$).دليل توثيق شامل (README.md) يوضح طريقة التشغيل وإعادة التدريب خطوة بخطوة.