Si editas archivos en diferentes formatos día a día, la universalidad de tus herramientas de documentos importa mucho. Si tus instrumentos solo funcionan para algunos de los formatos populares, puedes encontrarte cambiando entre ventanas de aplicaciones para vincular id en PAP y gestionar otros formatos de documentos. Si deseas eliminar el dolor de cabeza de la edición de documentos, opta por una plataforma que pueda manejar cualquier formato sin esfuerzo.
Con DocHub, no necesitas concentrarte en nada más que en la edición real del documento. No necesitarás malabarear aplicaciones para trabajar con varios formatos. Puede ayudarte a modificar tu PAP tan fácilmente como cualquier otro formato. Crea documentos PAP, modifícalos y compártelos en una plataforma de edición en línea que te ahorra tiempo y mejora tu eficiencia. Todo lo que necesitas hacer es registrarte en una cuenta en DocHub, lo cual toma solo unos minutos.
No necesitarás convertirte en un multitarea de edición con DocHub. Su funcionalidad es suficiente para la edición rápida de documentos, independientemente del formato que desees revisar. Comienza registrando una cuenta y ve lo fácil que puede ser la gestión de documentos con una herramienta diseñada específicamente para satisfacer tus necesidades.
está bien, así que, uh, primero déjame, uh, hacer una revisión, uh, introducir algunos conocimientos de fondo, um, primero está el modelado legal de proteínas y, como sabes, eso es bastante, bastante predecir la fuerza de la interacción de un candidato, un fármaco, moléculas con su proteína objetivo es un desafío pero una tarea crucial para las aplicaciones de descubrimiento de fármacos. Para representarlos, hay varias opciones, por ejemplo, la representación de baja dimensión, como la sincrónica lineal, uh, es 1D o gráficos de enlaces químicos es bidimensional o algunas representaciones no más avanzadas, como considerar, uh, considerar las posiciones 3D de los átomos componentes permite un mejor modelado de la forma 3D, uh, así que, um, hoy es Chase Tommy enfocado en el lado del aprendizaje profundo, así que, um, principalmente tomamos una revisión, tomamos una revisión de los modelos de aprendizaje profundo y se pueden dividir en tres categorías. Primero está el modelado basado en secuencias, incluyendo el Deep DTA, la probabilidad del producto, um, para Deep DTA solo alimentarías, alimentarías los smiles de s