摘要
中薬の複雑な体系には、小分子、タンパク質、多糖、高次自己組織化体など多様な化学成分が含まれる。現在、これらの成分の分析はスペクトルライブラリのカバレッジ不足と手動解析の効率の低さに制約されており、物質基盤研究の深さが制限されている。人工知能（AI）は、強力な多源データ統合と深層表現学習能力により、中薬の化学成分解析を「経験駆動型」から「データ駆動型」への新たなパラダイム転換を推進している。本稿では、中薬成分分析におけるAIの学習パラダイムとコアアーキテクチャを体系的に概説し、分子表現学習方法、スペクトルデータ処理戦略、およびインテリジェント分析と化学空間拡張に関する先端的な応用に焦点を当てる。最後に、データ標準化、データ共有、多モーダル統合などの重要な課題と今後の展望について論じる。
关键词
人工知能;中薬化学成分;深層学習;表現学習;インテリジェント分析
以上内容由讯飞翻译自动生成，翻译内容仅供参考。对于因使用本网站翻译内容产生的相关后果，本网站不承担任何商业和法律责任。
The above content is generated by Large Model Translation. The translated content is for reference only. We do not assume any commercial or legal responsibilty for any consequences arising from the use of our website