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尽管它们具有固有的优势，但设计基于蛋白质的疗法非常困难。由于蛋白质的尺寸较大和缺乏可用的结构数据，计算工具以前一直受阻。我们利用基于物理的方法和新颖的机器学习算法来克服这些挑战。
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OpenBioML 旨在成为机器学习和生物学交叉领域的开放协作研究实验室。从讨论最新发展到合作开展尖端项目和复制闭源研究。我们寻求最大限度地发挥人工智能在生命科学中的积极影响。
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GLASS有效的问题表述，也称为诊断性单行词，包括相关的人口统计学、相关病史或流行病学危险因素、疾病的持续时间和速度，以及关键体征和症状以及关键数据（实验室、影像学、体格检查数据）。
