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生物信息学与 AI 制药工程
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018-药物靶点知识图谱
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《PubMed药物靶点关系自动抽取与建模》
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本课程属于:018-药物靶点知识图谱
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PubMed药物靶点关系自动抽取与建模
共计 30 章节
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01
PubMed文献药物靶点关系抽取概述
课程背景 · 目标与整体流程
PubMed
文献药物靶点关系…
02
药物靶点关系抽取的应用场景与价值
药物发现 · 精准医学等领域的需求
药物靶点关系抽取…
价值
03
PubMed数据库简介与检索策略
PubMed基础 · MeSH词表与高级检索
PubMed
数据库简介
04
使用Biopython访问PubMed API
Entrez编程接口 · 获取文献元数据
Biopython
PubMed
05
文献元数据获取与解析
解析XML格式 · 提取摘要 · 标题
文献元数据获取
XML
06
全文获取与PDF解析
通过PubMed Central获取… · PDF文本提取
PDF
全文获取
07
文本预处理
分词 · 词性标注 · 停用词过滤
文本预处理
分词
08
命名实体识别基础
药物与基因/蛋白命名实体识别(NER…
命名实体识别基础
NER
09
基于字典的实体识别
构建药物和靶点词典 · 匹配算法
基于字典的实体识…
构建药物
10
基于CRF的实体识别
条件随机场模型 · 特征模板设计
CRF
基于
11
基于深度学习(BERT)的实体识别
BioBERT微调 · 序列标注
BERT
基于深度学习
12
关系抽取概述
方法分类 · 评估指标
关系抽取概述
方法分类
13
基于共现的关系抽取
统计共现频率 · 互信息计算
基于共现的关系抽…
统计共现频率
14
基于规则的关系抽取
定义触发词模式 · 句法依赖关系
基于规则的关系抽…
定义触发词模式
15
基于机器学习的关系抽取
特征工程(词袋 · 依赖路径) · 分类器训练
基于机器学习的关…
特征工程
16
基于深度学习的关系抽取
CNN/RNN模型 · 句子表示学习
基于深度学习的关…
CNN/RNN
17
基于预训练模型(BioBERT)的关系抽取
句子分类 · 多任务学习
BioBERT
基于预训练模型
18
数据标注
构建训练数据集 · 标注工具(如brat) · 标注规范
数据标注
构建训练数据集
19
数据增强与平衡
同义词替换 · 句子回译 · 类别不平衡处理
数据增强
平衡
20
模型训练与调优
损失函数 · 优化器 · 超参数搜索
模型训练
调优
21
模型评估指标
准确率 · 召回率 · F1值
模型评估指标
准确率
22
外部资源整合
DrugBank · UniProt数据库的对接与使用
外部资源整合
DrugBank
23
知识图谱构建基础
三元组存储 · 图数据库(Neo4j)简介
知识图谱构建基础
三元组存储
24
关系抽取结果后处理与过滤
置信度阈值 · 规则校验
关系抽取结果后处…
过滤
25
实际项目
从PubMed文献中提取药物-靶点关…
实际项目
PubMed
26
代码实战
搭建完整流水线(Python脚本 · 命令行工具)
代码实战
Python
27
可视化结果展示
关系图 · 统计图表 · 报告生成
可视化结果展示
关系图
28
常见问题与解决方案
数据不足 · 实体歧义 · 性能瓶颈
常见问题
解决方案
29
前沿进展
大语言模型(GPT · LLaMA)在关系抽取中的应用
前沿进展
GPT
30
总结与拓展方向
未来趋势 · 多模态关系抽取 · 表示学习
拓展方向
未来趋势
所属VIP或分类
同VIP:BioBERT药物靶点关系抽取与分类
同VIP:Neo4j药物靶点知识图谱构建与查询优化
同VIP:Nextflow参数配置与工作流测试管理