Molecular dynamics and machine learning unlock possibilities in beauty design—A perspective
Notice bibliographique
Résumé
Computational molecular design—the endeavor to design molecules, with various missions, aided by machine learning and molecular dynamics approaches—has been widely applied to create valuable new molecular entities, from small molecule therapeutics to protein biologics. In the small data regime, physics-based approaches model the interaction between the molecule being designed and proteins of key physiological functions, providing structural insights into the mechanism. When abundant data have been collected, a quantitative structure–activity relationship can be more directly constructed from experimental data, from which machine learning can distill key insights to guide the design of the next round of experiment design. Machine learning methodologies can also facilitate physical modeling, from improving the accuracy of force fields and extending them to unseen chemical spaces to more directly enhancing the sampling on the conformational spaces. We argue that these techniques are mature enough to be applied to not just extend the longevity of life but the beauty it manifests. In this Perspective, we review the current frontiers in the research and development of skincare products, as well as the statistical and physical toolbox applicable to addressing the challenges in this industry. Feasible interdisciplinary research projects are proposed to harness the power of machine learning tools to design innovative, effective, and inexpensive skincare products.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».