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ADMET肝毒性预测深度学习模型构建

共计 30 章节
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01
课程介绍与ADMET概述
课程介绍与ADMET概述 · 核心概念 · 实践要点
ADMET课程介绍
02
肝毒性（Hepatotoxicity）简介
肝毒性（Hepatotoxicity）简… · 核心概念 · 实践要点
Hepatotoxici…肝毒性
03
ADMET预测的重要性与挑战
ADMET预测的重要性与挑战 · 核心概念 · 实践要点
ADMET预测的重要性
04
深度学习基础
神经网络与反向传播
深度学习基础神经网络
05
深度学习框架选择
PyTorch vs TensorF…
深度学习框架选择PyTorch
06
分子表示方法
SMILES · 分子指纹 · 图表示
分子表示方法SMILES
07
数据预处理
分子结构标准化与清洗
数据预处理分子结构标准化
08
特征工程
分子描述符计算（RDKit）
特征工程RDKit
09
数据集构建
公开数据集（Tox21 · ToxCast · DeepTox等）
数据集构建Tox21
10
数据划分
训练集 · 验证集 · 测试集
数据划分训练集
11
模型架构
全连接神经网络（FCNN）
模型架构FCNN
12
模型架构
图神经网络（GNN）基础
模型架构GNN
13
模型架构
消息传递神经网络（MPNN）
模型架构MPNN
14
模型架构
Graph Isomorphism…
模型架构Graph
15
注意力机制与Transformer在分子上的应用
注意力机制与Transformer在分子… · 核心概念 · 实践要点
Transformer注意力机制
16
多任务学习
同时预测多个毒性终点
多任务学习同时预测多个毒性…
17
损失函数与优化器选择
损失函数与优化器选择 · 核心概念 · 实践要点
损失函数优化器选择
18
过拟合与正则化
Dropout · Batch Normalizatio…
过拟合正则化
19
模型训练与超参数调优
模型训练与超参数调优 · 核心概念 · 实践要点
模型训练超参数调优
20
模型评估指标
AUC-ROC · 准确率 · 召回率
模型评估指标AUC-ROC
21
可解释性与特征重要性分析
可解释性与特征重要性分析 · 核心概念 · 实践要点
可解释性特征重要性分析
22
模型部署与推理
模型部署与推理 · 核心概念 · 实践要点
模型部署推理
23
案例实践
从头构建肝毒性预测模型（一）
案例实践从头构建肝毒性预…
24
案例实践
数据加载与预处理（二）
案例实践数据加载
25
案例实践
定义模型结构（三）
案例实践定义模型结构
26
案例实践
训练循环与验证（四）
案例实践训练循环
27
案例实践
模型评估与可视化（五）
案例实践模型评估
28
案例实践
结果分析与改进（六）
案例实践结果分析
29
最新研究进展
预训练模型（ChemBERTa · GIN等）
最新研究进展ChemBERTa
30
课程总结与未来展望
课程总结与未来展望 · 核心概念 · 实践要点
课程总结未来展望