Latest Trends in Science & Intellectual Property

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A collection of feature articles, case studies, and whitepapers from CAS. News and trends spanning scientific research and information technology.

资源索引

充分发挥治疗性融合蛋白的全部潜力：帮助您取得成功的研发见解

本博客的共同撰稿人信息科学家李英珠博士称认为，如果组织想要寻求创新，加速药物研发过程，就必须实时及时了解该领域的哪些方面在快速发展。美国化学文摘社 (CAS) 与中国科学院文献情报中心 (NSL) 携手合作发表了《融合蛋白药物研发态势分析》白皮书，旨在让您对融合蛋白的研发趋势拥有完整的了解，同时帮助您确定最有前景的机会。在此我们列出该实用资源的几项关键点，并阐述这些见解可以如何帮助贵公司获得竞争优势。

数据是研发领域成功实施数字化转型的基石

如何通过当今的技术（比如深度学习）以及新一轮的突破来进行明智的投资，从而将贵单位立于不败之地？本博客将为您展示建立牢固的数据基础对于长期成功实施数字技术有何重要性，以及您如何才能立即开始进行明智投资，以确保未来很长一段时间都可以获得收益。

从领取津贴补助到天使投资人：释放您研究成果的投资潜能

无论您的研究目标是什么，您都必须彻底地了解自己的领域，从而最大限度的提升您的工作价值。无论您是在竞争政府拨款资金、投资者支持还是大型研发机构的内部投资，您都需要能够有效地利用现有信息提出自己的观点。

数据质量：人工智能与机器学习的秘诀

人工智能的前景一直感觉更像是一种未来状态，但事实上很多公司都已经采纳人工智能计划。科学研发领域尤其如此。在过去几年中，从 QSAR 模型到基因组学，机器学习和人工智能在各个领域都有了巨大的增长。一项 2018 年的研究显示，人工智能的采纳率急剧增加，从 2017 年的 38% 增至 2018 年的 61%。医疗保健业、制造业和金融服务业等各个行业都是如此。然而，大部分早期采纳者都指出，成功实施人工智能最大的挑战之一在于牵涉数据，特别是与人工智能计划有关的获取、保护、集成和数据准备。

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了解新冠病毒变异株：Delta变异病毒及新型冠状病毒突变对未来的影响

如果您已完全接种了疫苗，那您还需要担心 COVID-19 变异株带来的影响吗？本文总结了这些变异株的特性及其对未来全球健康的影响。

为了优化机器学习预测，最好让一位化学家参与其中

了解机器学习如何用于识别和筛选候选化合物以及确定候选化合物的优先顺序。 CAS 展示了机器学习方法如何提高预测的准确性和可靠性。

充分利用生物制药的蓬勃发展加强您的药物开发渠道

看起来最近生物制品部门的爆炸式增长有持续之势，它们的治疗作用也得到了更多的认可，成为第四种治疗癌症的主要方法（其他三个完善的方法为手术、化疗和放射治疗）。生物制品适合个性化治疗，因此也将为精准医学（研究人员、医疗保健服务提供者、投资者和制药公司关注的另一重要领域）的发展发挥重要作用。为预测和充分利用生物制品的潜力，重要的是要了解这个复杂市场的盘根错节。

数据建模：未来人工智能技术的基本支柱

数据模型可以定义您数据的整理和存储方式以及内部的数据关系。有效的模型可以让贵组织上下的用户轻松理解业务的运营方式。它是几乎每一个高价值业务解决方案的关键，如果跨越组织内个人业务范围 (LOB) 或运营的界限予以运用，其发挥的价值最大。该数据模型是信息管理的战略支柱，将决定未来业务关键项目可否取得成功。

描述性分析仍具成效：化妆品案例研究

分析公共数据资源可为特定市场、区域或技术领域提供宝贵的总体深刻见解。然而，当需要更具体、可执行性更强的结论以推动贵组织的战略部署时，自定义分析项目可提供更加深刻的见解。