scholarly journals 1935P AI-driven big data analytics for effective response of cancer therapy (AIBERT drug discovery and development platform)

2020 ◽  
Vol 31 ◽  
pp. S1094
Author(s):  
X. Peng ◽  
Z. Li ◽  
H. Li ◽  
X. Guo ◽  
T. Sun ◽  
...  
Author(s):  
A. Jainul Fathima ◽  
G. Murugaboopathi

Drug discovery is related to analytics as the method requires a technique to handle the extremely large volume of structured and unstructured biomedical data of multi-dimensional and complexity from pharmaceutical companies. To tackle the complexity of data and to get better insight into the data, big data analytics can be used to integrate the massive amount of pharmaceutical data and computational tools in an analytic framework. This paper presents an overview of big data analytics in the field of drug discovery and outlines an analytic framework which can be applied to computational drug discovery process and briefly discuss the challenges. Hence, big data analytics may contribute to better drug discovery.  


2018 ◽  
Vol 7 (1) ◽  
pp. 145-160
Author(s):  
A. Jainul Fathima ◽  
G. Murugaboopathi ◽  
◽  

2019 ◽  
Vol 54 (5) ◽  
pp. 20
Author(s):  
Dheeraj Kumar Pradhan

2020 ◽  
Vol 49 (5) ◽  
pp. 11-17
Author(s):  
Thomas Wrona ◽  
Pauline Reinecke

Big Data & Analytics (BDA) ist zu einer kaum hinterfragten Institution für Effizienz und Wettbewerbsvorteil von Unternehmen geworden. Zu viele prominente Beispiele, wie der Erfolg von Google oder Amazon, scheinen die Bedeutung zu bestätigen, die Daten und Algorithmen zur Erlangung von langfristigen Wettbewerbsvorteilen zukommt. Sowohl die Praxis als auch die Wissenschaft scheinen geradezu euphorisch auf den „Datenzug“ aufzuspringen. Wenn Risiken thematisiert werden, dann handelt es sich meist um ethische Fragen. Dabei wird häufig übersehen, dass die diskutierten Vorteile sich primär aus einer operativen Effizienzperspektive ergeben. Strategische Wirkungen werden allenfalls in Bezug auf Geschäftsmodellinnovationen diskutiert, deren tatsächlicher Innovationsgrad noch zu beurteilen ist. Im Folgenden soll gezeigt werden, dass durch BDA zwar Wettbewerbsvorteile erzeugt werden können, dass aber hiermit auch große strategische Risiken verbunden sind, die derzeit kaum beachtet werden.


2019 ◽  
Vol 7 (2) ◽  
pp. 273-277
Author(s):  
Ajay Kumar Bharti ◽  
Neha Verma ◽  
Deepak Kumar Verma

2017 ◽  
Vol 49 (004) ◽  
pp. 825--830
Author(s):  
A. AHMED ◽  
R.U. AMIN ◽  
M. R. ANJUM ◽  
I. ULLAH ◽  
I. S. BAJWA

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