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药物研发分子与实验数据整合工程

共计 30 章节
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01
药物研发数据整合工程导论
目标=分子与实验数据整合的定义 · 目标 · 挑战与整体技术栈
药物研发数据整合…目标=分子
02
分子数据基础
目标=化学结构表示 · 分子指纹 · 描述符与标准化格式（SMILES
分子数据基础目标=化学结构表…
03
实验数据基础
目标=生物活性 · ADMET · 毒理与药代实验数据的类型
实验数据基础目标=生物活性
04
数据源识别与接入
目标=公共数据库（ChEMBL · PubChem · PDB）与内部实验记录系统的对接方法
数据源识别接入
05
数据抽取与解析
目标=从文献 · 专利 · ELN
数据抽取目标=从文献
06
分子数据清洗
目标=结构标准化 · 盐型/电荷处理 · 互变异构体归一化与去重策略
分子数据清洗目标=结构标准化
07
实验数据清洗
目标=单位统一 · 异常值检测 · 缺失值处理与活性阈值定义
实验数据清洗目标=单位统一
08
数据映射与实体对齐
目标=分子标识符映射 · 实验对象关联与跨源实体解析
数据映射实体对齐
09
数据整合模型设计
目标=关系型 · 图与文档模型在分子-实验数据整合中的…
数据整合模型设计目标=关系型
10
分子-实验数据仓库构建
目标=ETL/ELT流程 · 分区 · 索引与查询优化
分子实验数据仓库构建
11
数据质量评估
目标=完整性 · 一致性 · 准确性度量与质量报告生成
数据质量评估目标=完整性
12
数据版本控制与溯源
目标=分子与实验数据的变更追踪 · 审计日志与可重复性保障
数据版本控制溯源
13
实验数据与分子特征关联分析
目标=活性 cliffs · SAR 与 QSAR 数据集构建
实验数据分子特征关联分析
14
多组学与分子数据整合
目标=基因组 · 蛋白质组与化学结构数据的联合分析框架
多组学分子数据整合
15
高通量筛选数据整合
目标=板式数据 · 命中挑选与浓度-响应曲线拟合
高通量筛选数据整…目标=板式数据
16
ADMET 数据整合与预测
目标=实验 ADMET 数据与计算预…
ADMET数据整合
17
分子对接与实验数据整合
目标=对接打分 · 结合模式与实验活性数据的关联验证
分子对接实验数据整合
18
机器学习就绪数据集构建
目标=特征工程 · 标签生成 · 训练/测试集划分与偏倚控制
机器学习就绪数据…目标=特征工程
19
图神经网络与分子数据整合
目标=图表示 · 消息传递与实验标签的联合建模
图神经网络分子数据整合
20
知识图谱在药物研发中的应用
目标=分子-靶点-疾病-实验证据图谱…
知识图谱药物研发
21
数据整合中的隐私与合规
目标=GDPR · HIPAA · 数据脱敏与访问控制
数据整合隐私
22
云原生数据整合架构
目标=容器化 · 工作流引擎（Nextflow · Snakemake）与 API 设计
云原生数据整合架…目标=容器化
23
实时数据流整合
目标=实验仪器数据流 · 消息队列与在线更新机制
实时数据流整合目标=实验仪器数…
24
数据可视化与交互探索
目标=分子-实验数据仪表板 · 网络图与热图工具
数据可视化交互探索
25
案例实战
目标=整合 ChEMBL 活性数据与…
案例实战ChEMBL
26
案例实战
目标=从高通量筛选原始数据到可查询分…
案例实战目标=从高通量筛…
27
案例实战
目标=构建靶点-分子-实验证据知识图…
案例实战目标=构建靶点
28
数据整合工程中的性能优化
目标=并行处理 · 缓存 · 分布式计算与存储调优
数据整合工程性能优化
29
数据整合系统的测试与验证
目标=单元测试 · 集成测试与数据一致性校验
数据整合系统的测…验证
30
前沿与展望
目标=AI 驱动的自动化整合 · 联邦学习与开放科学数据生态
前沿AI