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ADMET数据集构建与治理工程

共计 30 章节
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01
ADMET数据集工程导论
目标=ADMET预测任务对数据集的特… · 数据治理在药物研发中的价值 · 课程项目贯穿方式与交付物定义
ADMET数据集工程导论
02
ADMET数据来源全景
目标=公开数据库（ChEMBL · PubChem · DrugBank等）
ADMET数据来源全景
03
ADMET端点与数据模式设计
目标=吸收 · 分布 · 代谢
ADMET端点
04
数据采集与爬取工程
目标=API调用 · 批量下载 · 网页抓取
数据采集爬取工程
05
数据清洗基础
目标=缺失值识别与处理 · 重复记录检测 · 异常值判定
数据清洗基础目标=缺失值识别
06
化合物标识与结构标准化
目标=InChI · SMILES · InChIKey的生成与校验
化合物标识结构标准化
07
数据整合与实体解析
目标=跨源化合物匹配 · 活性记录合并 · 冲突消解规则
数据整合实体解析
08
ADMET数据标注与质量控制
目标=实验条件元数据标注 · 活性/非活性阈值定义 · 不确定性与置信度标注
ADMET数据标注
09
数据集划分策略
目标=随机划分 · 骨架划分 · 时间划分
数据集划分策略目标=随机划分
10
数据泄漏识别与防控
目标=重复化合物 · 相似类似物 · 同一实验批次泄漏的检测方法
数据泄漏识别防控
11
类别不平衡与数据偏倚治理
目标=ADMET端点分布不均的成因 · 重采样 · 加权
类别不平衡数据偏倚治理
12
数据版本控制与可复现性
目标=数据集版本命名 · 变更日志 · 快照存储
数据版本控制可复现性
13
数据存储与查询工程
目标=关系型数据库 · 文档数据库 · 图数据库的选型
数据存储查询工程
14
数据流水线与自动化
目标=ETL/ELT流程设计 · 任务调度 · 错误重试
数据流水线自动化
15
数据质量度量与监控
目标=完整性 · 一致性 · 准确性
数据质量度量监控
16
ADMET数据隐私与合规
目标=化合物结构保密 · 实验数据脱敏 · GDPR/ HIPAA等法规要求
ADMET数据隐私
17
FAIR原则在ADMET数据治理中的落地
目标=可发现 · 可访问 · 可互操作
FAIRADMET
18
元数据与本体工程
目标=ADMET相关本体（如BAO · OBI） · 元数据模式设计
元数据本体工程
19
数据文档与数据卡片
目标=数据集说明书 · 数据卡片 · 模型卡片
数据文档数据卡片
20
ADMET数据集基准与社区标准
目标=TDC · MoleculeNet等基准数据集的… · 评价指标
ADMET数据集基准
21
面向机器学习的特征工程与数据表示
目标=分子指纹 · 描述符 · 图表示
面向机器学习的特…数据表示
22
数据增强与合成数据
目标=针对ADMET小样本端点的数据… · 生成模型合成数据 · 增强数据的验证与风险控制
数据增强合成数据
23
主动学习与数据采集迭代
目标=基于模型不确定性的样本选择 · 实验验证闭环 · 迭代式数据集扩充工程
主动学习数据采集迭代
24
多任务与迁移学习的数据组织
目标=多端点数据对齐 · 任务相关性分析 · 缺失标签处理
多任务迁移学习的数据组…
25
ADMET数据集构建实战（一）
目标=从ChEMBL提取指定端点数据 · 清洗 · 标准化
ADMET数据集构建实战
26
ADMET数据集构建实战（二）
目标=多源数据整合 · 冲突消解 · 划分与泄漏检查
ADMET数据集构建实战
27
数据治理平台与工具链
目标=开源数据治理工具 · 数据目录 · 血缘追踪
数据治理平台工具链
28
数据集发布与共享工程
目标=打包格式 · API服务 · 访问控制
数据集发布共享工程
29
ADMET数据集治理案例研究
目标=成功与失败案例剖析 · 治理决策对下游模型的影响 · 经验教训总结
ADMET数据集治理案例研…
30
课程综合项目与展望
目标=完整ADMET数据集构建与治理… · 评审标准 · 未来趋势与持续学习路径
课程综合项目ADMET