北京时间1月26日凌晨0点，首个机器学习-生命医学大型资源库TDC（Therapeutics Data Commons, https://tdcommons.ai/ https://github.com/mims-harvard/TDC）要举办首次用户见面会了！
TDC一贯致力于通过推进数据共享，简化模型评价，建立开源社区来推动机器学习和生命医学领域的融合，让更多的机器学习／生物医药研究者可以无门槛参与到实用且有价值的数据驱动模型开发中来， 进而推进生命医学的进步。在发布不到一年的时间内，TDC的数据集已经在在全球拥有三万九千次下载，至今每个月保持超过三千次下载；包含数据处理，模型评价和性质预测函数的TDC软件包至今已有超过三万三千次下载。但显然这还远远不够，对于这偌大的领域，我们需要更多的学者参与，一起推动数据共享和社区建立，于是就有了本次用户见面会。
在这次用户见面会中，哈佛大学教授Marinka Zitnik会首先介绍TDC的初心及起源。然后斯坦福在读博士生黄柯鑫将说明TDC的代码框架以及用户如何参与到开源社区的建设中。佐治亚理工学院在读博士生符天凡将介绍TDC目前定义的三类任务以及对应的数据集，如何用TDC结合DeepPurpose/scikit-learn完成机器学习任务、如何使用leaderboard提交结果。最后，麻省理工学院在读博士生高文昊将简单介绍如何通过TDC的接口使用docking（分子对接），以及基于分子对接的分子优化过程。
请对使用TDC有兴趣的学者，对参与到TDC的建设感到兴奋的同志，或者只是单纯对机器学习／生物医药的读者，点击下方链接注册：
https://tinyurl.com/tdc-meeting
考虑到时间上不方便，在会议后我们会上传会议的录制视频。此外，之后我们也会以本公众号为基础，以图文、视频等方式介绍TDC的相关内容和领域相关的文献解读。欢迎有兴趣的小伙伴们关注！
