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药物靶点知识抽取与图谱应用构建

共计 30 章节
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01
课程导论
药物靶点知识图谱概述 · 应用场景 · 课程目标
课程导论药物靶点知识图谱…
02
知识图谱基础
什么是知识图谱 · 三元组 · 实体关系抽取
知识图谱基础什么是知识图谱
03
药物与靶点基础
药物作用机制 · 靶点类型（酶 · 受体
药物靶点基础
04
生物医学数据源
DrugBank · UniProt · PDB
生物医学数据源DrugBank
05
本体与模式设计
药物靶点领域本体构建 · 类与属性定义 · 关系类型设计
本体模式设计
06
知识抽取（一）
从结构化数据（CSV/JSON）抽取…
知识抽取CSV/JSON
07
知识抽取（二）
从非结构化文本（论文摘要）使用NER…
知识抽取NER
08
知识融合（一）
实体对齐 · 同义词消除（如药物通用名与商品名）
知识融合实体对齐
09
知识融合（二）
跨数据源合并 · 冲突解决 · 置信度评估
知识融合跨数据源合并
10
知识存储
图数据库概念 · Neo4j安装与使用 · Cypher查询语言基础
知识存储图数据库概念
11
知识存储实践
将药物靶点数据导入Neo4j · 创建节点和关系
知识存储实践Neo4j
12
知识查询（一）
Cypher基础查询：匹配药物 · 靶点 · 疾病
知识查询Cypher
13
知识查询（二）
复杂查询：路径查询 · 最短路径 · 子图匹配
知识查询复杂查询
14
知识推理（一）
基于规则的推理（如药物-靶点-疾病通…
知识推理基于规则的推理
15
知识推理（二）
基于图算法的推理（PageRank · 社区发现应用于靶点识别）
知识推理PageRank
16
知识图谱补全
链接预测 · 关系补全技术简介
知识图谱补全链接预测
17
知识图谱可视化
Neo4j Browser · Gephi · D3.js简单可视化
知识图谱可视化Neo4j
18
Python与知识图谱
py2neo · Neo4j driver操作图数据库
Python知识图谱
19
Python实战
构建药物靶点知识图谱的数据管道（ET…
PythonET
20
数据预处理
清洗 · 标准化 · 格式转换（如从DrugBank XM…
数据预处理清洗
21
实体链接
将文本中的药物名链接到标准ID（如D…
实体链接ID
22
关系抽取
利用预训练模型（BioBERT）抽取…
关系抽取BioBERT
23
知识图谱构建
整合多源数据 · 生成统一的知识图谱
知识图谱构建整合多源数据
24
知识图谱质量评估
完整性 · 准确性 · 一致性检查
知识图谱质量评估完整性
25
知识图谱应用（一）
药物重定位 · 靶点发现
知识图谱应用药物重定位
26
知识图谱应用（二）
药物副作用预测 · 药物相互作用分析
知识图谱应用药物副作用预测
27
知识图谱与机器学习
图神经网络（GNN）在药物靶点预测中…
知识图谱机器学习
28
项目实战（一）
搭建一个基于Flask的药物靶点知识…
项目实战Flask
29
项目实战（二）
实现SPARQL/Cypher接口 · 前端展示
项目实战SPARQL/Cyphe…
30
课程总结与展望
当前挑战 · 未来趋势（知识图谱+大模型）
课程总结当前挑战