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SMILES编码与分子表示学习

共计 30 章节
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01
SMILES编码简介
SMILES的历史 · 基本语法规则 · 原子与键的表示
SMILES编码简介
02
SMILES进阶
分支 · 环 · 芳香性
SMILES进阶
03
化学信息学基础
分子结构表示 · Mol文件格式 · SDF文件
化学信息学基础分子结构表示
04
RDKit入门
环境搭建 · 分子对象创建 · 原子与键操作
RDKit环境搭建
05
RDKit进阶
分子描述符计算 · 子结构搜索 · 分子相似性（Tanimoto系数）
RDKit进阶
06
分子指纹详解
MACCS · ECFP · FCFP
分子指纹详解MACCS
07
分子图表示
将分子转化为图（节点=原子 · 边=化学键） · 特征工程（原子类型
分子图表示将分子转化为图
08
深度学习环境
PyTorch/TensorFlow… · PyTorch Geometric安… · 图数据格式
深度学习环境PyTorch/Tens…
09
图神经网络基础（GNN）
图卷积网络（GCN） · 图注意力网络（GAT）原理与PyG实…
GNN图神经网络基础
10
消息传递神经网络（MPNN）
消息传递框架 · 聚合函数 · 更新函数
MPNN消息传递神经网络
11
分子性质预测（分类）
LogP · 毒性 · 活性分类任务
分子性质预测分类
12
分子性质预测（回归）
溶解度 · 结合亲和力回归 · 损失函数与评估指标
分子性质预测回归
13
数据集与基准
MoleculeNet · Tox21 · ClinTox
数据集基准
14
分子生成
变分自编码器（VAE）用于分子生成 · SMILES VAE · 图VAE
分子生成VAE
15
分子生成进阶
生成对抗网络（GAN） · MolGAN · 组织-VAE
分子生成进阶GAN
16
分子生成前沿
标准化流（Normalizing F… · 扩散模型（Diffusion）在分子…
分子生成前沿Normalizing
17
分子优化
基于强化学习的分子优化（REINVE… · 多目标优化
分子优化REINVE
18
迁移学习
预训练分子表示模型（如Grover · PretrainGNN） · 微调下游任务
迁移学习Grover
19
化学语言模型
基于Transformer的SMIL… · SMILES-BERT） · 分子属性预测
化学语言模型Transformer
20
自监督学习
对比学习（InfoGraph · GraphCL）在分子表示中的应用
自监督学习InfoGraph
21
等变神经网络
3D分子表示 · SE(3)等变网络（SchNet · DimeNet
等变神经网络3D分子表示
22
几何深度学习
分子构象表示 · 点云网络（PointNet++） · 分子动力学模拟与ML
几何深度学习分子构象表示
23
分子对接与药物设计
基于深度学习的虚拟筛选 · 结合姿势预测（GAN-Docking…
分子对接药物设计
24
逆合成预测
环形断键模型 · 模板匹配与神经网络方法 · Retro*算法
逆合成预测环形断键模型
25
反应预测
基于图神经网络的化学反应预测 · 原子映射
反应预测基于图神经网络的…
26
不确定性估计
贝叶斯神经网络 · MC Dropout · Ensemble方法在分子预测中的应…
不确定性估计贝叶斯神经网络
27
主动学习
少样本学习策略 · 分子库筛选 · 迭代优化
主动学习少样本学习策略
28
多任务学习
同时预测多个性质 · 任务相关性 · 梯度平衡
多任务学习同时预测多个性质
29
分子表示学习前沿
大规模分子基础模型（Molecule… · 多模态融合（文本+图）
分子表示学习前沿Molecule
30
项目实战
从零构建一个分子性质预测系统 · 模型训练 · 部署与评估
项目实战从零构建一个分子…