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本课程属于：027-ADMETQSAR与分子图学习工程 生命科学与数字医疗 · 共 10 门相关课程，组合学习更完整。
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QSAR药物活性预测工程

共计 30 章节
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01
QSAR工程导论
目标=QSAR定义 · 药物活性预测目标 · 工程化流程
QSAR工程导论
02
药物活性数据获取
目标=ChEMBL · PubChem · BindingDB数据源
药物活性数据获取ChEMBL
03
分子结构表示与标准化
目标=SMILES · InChI · 分子图
分子结构表示标准化
04
分子描述符计算
目标=理化性质 · 拓扑描述符 · 指纹
分子描述符计算目标=理化性质
05
活性数据预处理
目标=单位统一 · 重复值合并 · 活性阈值划分
活性数据预处理目标=单位统一
06
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
07
特征选择与降维
目标=方差过滤 · 相关性分析 · 递归特征消除
特征选择降维
08
经典QSAR建模
目标=多元线性回归 · 偏最小二乘 · 岭回归
QSAR经典
09
非线性QSAR建模
目标=随机森林 · 梯度提升 · 支持向量回归
QSAR非线性
10
深度学习QSAR入门
目标=多层感知机 · 图神经网络 · SMILES序列模型
QSAR深度学习
11
模型评估与验证
目标=交叉验证 · 外部验证 · 适用域定义
模型评估验证
12
分类模型与活性阈值
目标=逻辑回归 · 随机森林分类 · ROC-AUC
分类模型活性阈值
13
回归模型与连续活性
目标=pIC50预测 · 模型校准 · 残差分析
回归模型连续活性
14
适用域与可靠性评估
目标=杠杆法 · 距离法 · 集成方法
适用域可靠性评估
15
特征重要性解释
目标=排列重要性 · SHAP值 · 部分依赖图
特征重要性解释目标=排列重要性
16
QSAR模型优化
目标=超参数搜索 · 集成学习 · 堆叠模型
QSAR模型优化
17
多任务与多靶点QSAR
目标=多任务学习 · 多靶点建模 · 选择性预测
QSAR多任务
18
3D-QSAR方法
目标=CoMFA · CoMSIA · 分子叠合
D-QSAR3
19
基于片段的QSAR
目标=片段描述符 · 匹配分子对 · 骨架跃迁
QSAR基于片段的
20
QSAR在虚拟筛选中的应用
目标=模型打分 · 富集因子 · 命中率提升
QSAR虚拟筛选
21
ADMET预测与QSAR
目标=吸收 · 分布 · 代谢
ADMETQSAR
22
QSAR模型部署
目标=模型序列化 · API封装 · Docker容器化
QSAR模型部署
23
自动化QSAR流水线
目标=数据更新 · 特征计算 · 模型重训练
QSAR自动化
24
模型监控与维护
目标=数据漂移检测 · 性能衰减 · 模型版本管理
模型监控维护
25
案例实战一
目标=EGFR抑制剂活性预测全流程从…
案例实战一EGFR
26
案例实战二
目标=hERG毒性分类模型构建与适用…
案例实战二hERG
27
案例实战三
目标=多靶点激酶抑制剂选择性QSAR…
案例实战三QSAR
28
案例实战四
目标=基于图神经网络的分子活性预测与…
案例实战四目标=基于图神经…
29
课程项目答辩
目标=选题 · 数据 · 建模
课程项目答辩目标=选题
30
前沿与展望
目标=主动学习 · 迁移学习 · 生成模型与QSAR工程未来趋势
前沿目标=主动学习