Deep Learning Enabled Discovery of Kinase Drug Targets in Pharos
Nessuna stima
Nessun requisito hardware per questo modello
I pesi per questo modello non sono stati pubblicati, quindi non può essere scaricato o eseguito sul proprio hardware di qualsiasi dimensione. È accessibile solo attraverso il suo fornitore e nessun cambiamento della scheda grafica che.
In registrazione
specifiche complete
Tutto in archivio per questo modello. La maggior parte descrive come è stato addestrato piuttosto che come gira — contesto utile per giudicare quanto lavoro c'è stato dietro, e come si confronta con i modelli costruiti su una scala diversa..
Origine
Chi ha costruito questo modello, dove e quando è stato pubblicato.
- Organizzazione
- West Virginia University,University of New Mexico
- Tipo di organizzazione
- Academia,Academia
- Paese
- United States of America
- Pubblicato
- 11 October 2024
- Autori
- Ádám M. Halász, Srinjoy Das, Stephen L. Mathias, Jeremy S. Edwards
Cosa fa
Le aree problematiche per cui è stato progettato il modello. Un modello può contenere diversi di ciascuno.
- Dominio
- Biology
- Compito
- Protein-ligand binding affinity prediction
Dimensione
Quanto è grande il modello e su quanti dati è stato addestrato. I parametri sono la cifra che decide se si adatta a una determinata scheda grafica.
- Dati di addestramento
- 1,682,725 tokens
Number of data points ≈ 50,000 unique kinase-ligand affinity pairs Details: - Original data: 80,878 kinase-ligand affinity values - Preprocessed to: 455 kinases × 5,275 ligands matrix with " one in ~180 entries being non-zero." Prediction targets are non zero entries plus sampled negative entries (unclear how many, estimating around 3-5 times the positive) Positive: 455*5275*(1/180)=13334 - Final training data: ~50,000 entries
Come è classificato
Etichette del dataset sorgente si applicano quando si tracciano modelli notevoli, e quanto è sicuro nell'entry.
- Record fiducia
- Speculative
Fonti
Da dove proviene questo record e quando è stato controllato l'ultima volta.
- Riferimento
- DEEP LEARNING ENABLED DISCOVERY OF KINASE DRUG TARGETS IN PHAROS
- Ultimo aggiornamento
- 28 November 2025
Cosa significano i numeri
Informazioni su questo modello
Deep Learning Enabled Discovery of Kinase Drug Targets in Pharos è stato pubblicato da West Virginia University,University of New Mexico, nel paese registrato come United States of America, durante October 2024. La categoria sotto cui rientra l'editore è academia,Academia.
Funziona nel dominio di Biology, ed è registrato come eseguire il compito di protein-ligand binding affinity prediction.
Poiché i pesi non sono disponibili, nessuna delle specifiche hardware presenti in questo sito si applica ad esso.
Come è stato addestrato
L'addestramento ha consumato un corpus di circa 1,682,725 token di testo
Risposte
Deep Learning Enabled Discovery of Kinase Drug Targets in Pharos — domande comuni
Deep Learning Enabled Discovery of Kinase Drug Targets in Pharos— A cosa serve?
Funziona nel dominio di Biology, e viene registrato come gestire il compito di protein-ligand binding affinity prediction. Un modello può gestire diversi di ciascuno, quindi queste sono le aree per cui è stato costruito piuttosto che un limite su ciò che tenterà.
Deep Learning Enabled Discovery of Kinase Drug Targets in Pharos— che GPU ho bisogno per eseguirlo?
Nessuno. Questo è un modello chiuso - i suoi pesi non sono mai stati pubblicati, quindi non può essere scaricato o eseguito sul tuo hardware a qualsiasi prezzo. È accessibile solo attraverso il suo fornitore.
Deep Learning Enabled Discovery of Kinase Drug Targets in Pharos— è open-source?
La licenza non è mai stata registrata nei nostri dati sorgente. Trattiamo le licenze non dichiarate come chiuse, perché una licenza non registrata non è una su cui fare affidamento.
Deep Learning Enabled Discovery of Kinase Drug Targets in Pharos— quanti parametri ha?
Non è stato pubblicato alcun conteggio dei parametri per esso, motivo per cui non appare alcun dato sulla memoria o sulla velocità su questa pagina.
Deep Learning Enabled Discovery of Kinase Drug Targets in Pharos— chi l'ha creato?
È stato pubblicato da West Virginia University,University of New Mexico, basato su United States of America, un'organizzazione categorizzata come academia,Academia.
Deep Learning Enabled Discovery of Kinase Drug Targets in Pharos— quando è stato rilasciato?
È stato pubblicato in October 2024. La capacità per parametro è migliorata considerevolmente da allora, quindi un modello più recente della stessa dimensione è spesso un uso migliore dello stesso hardware.
L'altra direzione
Guardandolo dall'altro lato?
Questa pagina parte dal modello. Se possiedi già una scheda e vuoi sapere tutto ciò che farà funzionare, inizia dall'hardware invece.