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ADMET肝毒性特征筛选与降维实战

共计 30 章节
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01
ADMET与肝毒性概述
药物研发中的ADMET性质 · 肝毒性的重要性及生物学机制
ADMET肝毒性概述
02
特征筛选与降维基本概念
为什么需要特征筛选和降维 · 常见挑战与思路
特征筛选降维基本概念
03
数据获取
公开数据集介绍（Tox21 · ToxCast · PubChem等）
数据获取Tox21
04
数据预处理
缺失值处理 · 异常值检测 · 标准化与归一化方法
数据预处理缺失值处理
05
分子描述符计算
RDKit与PaDEL工具 · 理化性质 · 拓扑特征
分子描述符计算RDKit
06
特征探索分析
分布可视化 · 相关性热图 · 散点图矩阵
特征探索分析分布可视化
07
方差过滤法
低方差特征移除的原理与阈值选择
方差过滤法低方差特征移除的…
08
相关系数法
Pearson/Spearman相关… · 去除高度冗余特征
相关系数法Pearson/Spea…
09
卡方检验与互信息法
分类目标下的特征选择 · 计算与阈值设定
卡方检验互信息法
10
基于模型的特征重要性
随机森林 · XGBoost的特征重要性排序与筛选
基于模型的特征重…随机森林
11
递归特征消除（RFE）
逐步移除特征 · 结合交叉验证的RFECV
RFE递归特征消除
12
前向/后向特征选择
序列特征选择算法（SFS）的实现与评…
前向后向特征选择
13
L1正则化（Lasso）特征选择
稀疏模型自动筛选 · 正则化参数调优
L1Lasso
14
基于树模型的特征选择
决策树 · 梯度提升树内置特征选择方法
基于树模型的特征…决策树
15
主成分分析（PCA）
原理与实现 · 解释方差比 · 主成分载荷分析
PCA主成分分析
16
线性判别分析（LDA）
有监督降维 · 类别区分能力与投影效果
LDA线性判别分析
17
t-SNE降维可视化
非线性降维 · 用于数据探索与异常检测
t-SNE降维可视化
18
UMAP降维
保持局部与全局结构 · 速度快 · 效果稳定
UMAP降维
19
特征筛选与降维结合策略
先筛选后降维 · 先降维后筛选 · 联合优化
特征筛选降维结合策略
20
模型构建
逻辑回归 · 随机森林 · XGBoost基线模型搭建与超参数设…
模型构建逻辑回归
21
模型评估与验证
交叉验证（StratifiedKFo… · ROC-AUC · PR曲线
模型评估验证
22
特征筛选对模型性能的影响分析
比较不同筛选策略的AUC与特征数
特征筛选对模型性…AUC
23
降维对模型性能的影响分析
比较PCA · LDA · t-SNE
降维对模型性能的…PCA
24
超参数调优与特征选择交互
网格搜索 · 贝叶斯优化 · 特征选择作为管道一部分
超参数调优特征选择交互
25
实战案例1
基于Tox21数据集的肝毒性分类（特… · 预处理 · 过滤法+包裹法筛选
实战案例1Tox21
26
实战案例2
基于Tox21数据集的肝毒性分类（降… · 模型调优 · 结果对比
实战案例2Tox21
27
解释性分析
SHAP值分析特征贡献 · 降维后的可解释性权衡
解释性分析SHAP
28
外部验证与泛化能力测试
独立测试集验证 · 外部数据集（如ClinTox）测试
外部验证泛化能力测试
29
特征筛选与降维的陷阱与注意事项
过拟合风险 · 信息丢失 · 特征稳定性
特征筛选降维的陷阱
30
总结与展望
ADMET预测中的最新趋势（深度学习 · GNN · transformer）
ADMET预测