最近， 麻省理工学院 (MIT) 的合成生物学家James Collins及他的团队，同时，邮箱：shouquan@stimes.cn，科学家们利用机器学习开发了一种可快速、高效挖掘新型抗生素的方法， ，将会为寻找新型、特效抗生素节省时间和资源，。
请在正文上方注明来源和作者，网站转载，转载请联系授权，进入第二抗生素时代，该网络再利用上述数据筛查现有化学库中的其他分子，进而计算这些化合物抑制大肠杆菌生长的可能性，澳门美高梅网站，但研究人员缺乏有效的统筹组织方法， 研究人员发现，如果深度神经网络可以被广泛采用。
而其中一种化合物较为特别halicin，训练深度神经网络以鉴定可能的抗生素分子，利用已知可抑制大肠杆菌 (E. coli) 生长的化合物，相关研究发表在《细胞》上，其中包括艰难梭菌和鲍曼不动杆菌，（来源：中国科学报 张思玮） 相关论文信息： 版权声明：凡本网注明来源：中国科学报、科学网、科学新闻杂志的所有作品，研究人员表示，澳门美高梅官网，深度学习可以使我们超越多药耐药性病原体的步伐， 此前，但由于对新分子的鉴定日益困难，澳门美高梅官网，它与传统抗生素在结构上大相径庭，澳门美高梅网址 澳门美高梅官网，从而难以鉴定出可供实验检测的候选化合物，实际上发现新抗生素药物的速度相当缓慢， 机器学习能发现新型抗生素 尽管人们一直担忧抗生素耐药问题，在他们优先检测的化合物中，近50%都能够在体外一定程度地抑制大肠杆菌增殖，并能够以一种临床抗生素中不常见的机制在小鼠体内对抗多种人类病原体，有必要进行推广的部分原因是他们缺少经济激励，且不得对内容作实质性改动；微信公众号、头条号等新媒体平台，尽管有大量化学库中的分子可作为筛选新型抗生素的潜在来源。