実装の容易さ、つまりシステムがどれほど直感的で簡単に使用できるかでした。Ltd.の創薬情報学部門を率いて、DataWarriorおよびOpenMoleculeプラットフォームの背後にあるチームを率いています。2018「中毒性のない鎮痛剤を探して、それを達成する方法を模索しています。それに加えて、免疫腫瘍学と免疫療法を見る新しい方法を開発しました。「私は今、希少疾患の研究に本当に大きな推進力があるようだと思います。希少疾患はすべて集まって、「ねえ、私たちはここにいる!」と言っています。2017「私が本を書いたのは...すべての創薬科学者がおそらく同様の経験をしているからです...人々はあなたに向き直り、「あなたは何をしますか?」と言います。「まあ、私は創薬中です」と言います。2017CDDはiRND3と提携して、希少疾患および軽視されている疾患に対する取り組みの資金集めを支援しています。10,000の寄付を行います。2016「もう1つは、ほとんどの科学者、コンピューターにある程度精通していること、常にコンピューターを使用していること、スマートフォンを持っていることです。コンピューターの背後で何が起こっているのか知りたくないのです。2016学術研究から産業研究に進むと、医薬品であろうと農薬であろうと、バルクデータが産業研究を推進するという認識が生まれました。アカデミアでは、非常に具体的な問題に焦点を当て、個々のデータポイントで非常に慎重にデータを追跡する場合があります。業界では、バルクデータがすべてであり、複数の化合物と複数のデータポイントのプロットを描画し、相関を見つけて外れ値を見つけ、化合物が行っていることを実行している理由を見つけようとします。化学構造を保存する方法、検索する方法、すべてのアッセイデータを保存する方法として。計算の実行、データの分析、...のために使用しています。中央データベースであるため、誰もがデータにアクセスできます。私は現在18か月間プロジェクトに参加しており、大量のデータ分析を生成する用量反応抑制アッセイを実行しています。GraphPadプリズムまたはStataを分析に使用するつもりでした。分析では、曲線の生成にコントロールを定義し、4パラメーターのロジスティック回帰を使用する必要がありました。大きなデータセットの場合、これには多くの時間がかかります。大規模なデータセットについてかなりの経験があります。プラットフォームには、データの処理と分析に使用されるカスタマイズされた4パラメーターロジスティック回帰があります。これは大きく変わり、データをアップロードして処理するのに必要な時間が大幅に変わりました。Vault®は登録商標です。