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SMILES基础与分子生成案例分析

共计 30 章节
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01
SMILES简介
SMILES表示法的起源 · 基本规则与化学意义
SMILES简介
02
SMILES原子与键
原子符号 · 官能团表示 · 单双三键
SMILES原子
03
SMILES分支与环
括号分支 · 数字环标记 · 环闭合规则
SMILES分支
04
SMILES异构体与手性
@标记 · 顺反异构 · 四面体手性中心
SMILES异构体
05
SMILES离子与电荷
正负离子表示 · 电荷分配 · 质子化/去质子化
SMILES离子
06
SMILES高级特性
同位素 · 高级环结构 · 多重分支嵌套
SMILES高级特性
07
SMILES解析原理
栈算法 · 图构建 · 从字符串到分子图
SMILES解析原理
08
RDKit基础
RDKit安装与核心数据结构（Mol · SmilesMolSupplier）
RDKitMol
09
RDKit SMILES操作
读写SMILES · 规范化 · Canonical SMILES
RDKitSMILES
10
分子指纹
ECFP/Morgan指纹生成 · 相似性比较 · Tanimoto系数
分子指纹ECFP/Morgan
11
分子描述符
理化性质计算（logP · MW · HBA/HBD
分子描述符logP
12
分子可视化
2D坐标生成 · 分子图片绘制 · 交互式显示
分子可视化2D坐标生成
13
分子数据库
ChEMBL · PubChem · ZINC简介与数据获取
分子数据库ChEMBL
14
分子数据集预处理
清洗 · 标准化 · 去重
分子数据集预处理清洗
15
分子生成任务概述
从头药物设计 · 虚拟筛选 · 生成式模型类型
分子生成任务概述从头药物设计
16
变分自编码器（VAE）分子生成
基本原理 · SMILES VAE架构 · 训练过程
VAE变分自编码器
17
VAE分子生成实践
PyTorch实现编码器/解码器 · 采样 · 损失函数
VAE分子生成实践
18
生成对抗网络（GAN）分子生成
MolGAN · ORGAN · WGANGP
GAN生成对抗网络
19
GAN分子生成实践
图表示生成 · 判别器设计 · 梯度惩罚
GAN分子生成实践
20
自回归模型分子生成
LSTM/GRU序列生成 · Transformer架构
自回归模型分子生…LSTM/GRU
21
自回归模型实践
SMILES序列生成 · teacher forcing · 束搜索
自回归模型实践SMILES
22
基于流的分子生成
Normalizing Flows · AF · MoFlow
基于流的分子生成Normalizing
23
扩散模型分子生成
DDPM · DiGress · GeoDiff
扩散模型分子生成DDPM
24
分子生成评价指标
有效性 · 新颖性 · 独特性
分子生成评价指标有效性
25
分子生成约束与多目标优化
相似性约束 · 性质预测 · 强化学习
分子生成约束多目标优化
26
案例一
基于VAE的新药设计——针对靶点生成…
案例一VAE
27
案例二
基于GAN的分子库扩展——对抗生成多…
案例二GAN
28
案例三
基于Transformer的片段链接…
案例三Transformer
29
案例四
分子生成在材料科学中的应用——有机光…
案例四分子生成
30
总结与展望
分子生成挑战 · 可解释性 · 实验验证
分子生成挑战可解释性