首页
›
生物信息学与 AI 制药工程
›
034-分子动力学批次质控
›
《多批次分子模拟PCA差异检测与流程构建》
VIP20
本课程属于:034-分子动力学批次质控
生物信息学与 AI 制药工程 · 共 20 门相关课程,组合学习更完整。
查看所属VIP全部课程 →
← 返回所属目录
咨询 / 购买
多批次分子模拟PCA差异检测与流程构建
共计 30 章节
点击此处阅读海量试读课程:100+行业、1000+细分领域
01
引言
多批次MD模拟与批次效应概述
引言
MD
02
分子动力学模拟基础回顾
分子动力学模拟基础回顾 · 核心概念 · 实践要点
分子动力学模拟基…
重点
03
多批次MD模拟的设计原则
多批次MD模拟的设计原则 · 核心概念 · 实践要点
MD
多批次
04
批次效应的来源与影响
批次效应的来源与影响 · 核心概念 · 实践要点
批次效应的来源
影响
05
批次效应检测的必要性
批次效应检测的必要性 · 核心概念 · 实践要点
批次效应检测的必…
重点
06
数据预处理
轨迹对齐与重采样
数据预处理
轨迹对齐
07
特征提取
结构描述符与能量项
特征提取
结构描述符
08
主成分分析(PCA)在批次效应检测中的应用
主成分分析(PCA)在批次效应检测中的应… · 核心概念 · 实践要点
PCA
主成分分析
09
t-SNE与UMAP可视化批次效应
t-SNE与UMAP可视化批次效应 · 核心概念 · 实践要点
t-SNE
UMAP
10
方差分析(ANOVA)检测批次间差异
方差分析(ANOVA)检测批次间差异 · 核心概念 · 实践要点
ANOVA
方差分析
11
基于距离的批次效应检测(Frobenius范数)
基于距离的批次效应检测(Frobeniu… · 核心概念 · 实践要点
Frobenius
基于距离的批次效…
12
基于机器学习的批次效应检测(随机森林、SVM)
基于机器学习的批次效应检测(随机森林 · 核心概念 · 实践要点
SVM
基于机器学习的批…
13
深度学习在批次效应检测中的尝试(自编码器)
深度学习在批次效应检测中的尝试(自编码器… · 核心概念 · 实践要点
深度学习
批次效应检测
14
工具介绍
MDAnalysis · MDTraj
工具介绍
MDAnalysis
15
工具介绍
PyEMMA · MSMBuilder
工具介绍
PyEMMA
16
批量运行MD模拟与数据管理
批量运行MD模拟与数据管理 · 核心概念 · 实践要点
MD
批量运行
17
数据标准化与归一化方法
数据标准化与归一化方法 · 核心概念 · 实践要点
数据标准化
归一化方法
18
批次校正策略
ComBat方法简介
批次校正策略
ComBat
19
批次校正策略
Harmonization方法
批次校正策略
Harmonizatio…
20
评估批次校正效果
评估批次校正效果 · 核心概念 · 实践要点
评估批次校正效果
重点
21
案例研究
蛋白质折叠模拟的批次效应
案例研究
蛋白质折叠模拟的…
22
案例研究
配体结合模拟的批次效应
案例研究
配体结合模拟的批…
23
案例研究
膜蛋白模拟的批次效应
案例研究
膜蛋白模拟的批次…
24
统计检验
t检验 · 曼-惠特尼U检验
统计检验
t检验
25
多重比较校正(Bonferroni、FDR)
多重比较校正(Bonferroni · 核心概念 · 实践要点
Bonferroni
FDR
26
结果可视化
箱线图 · 热图
结果可视化
箱线图
27
自动化流水线设计
自动化流水线设计 · 核心概念 · 实践要点
自动化流水线设计
重点
28
注意事项与常见陷阱
注意事项与常见陷阱 · 核心概念 · 实践要点
注意事项
常见陷阱
29
未来展望
生成模型与对抗训练
未来展望
生成模型
30
总结与综合练习
总结与综合练习 · 核心概念 · 实践要点
综合练习
总结与综合练习
所属VIP或分类
同VIP:GROMACS分子模拟批处理与调度自动化
同VIP:GROMACS分子轨迹周期边界处理与修复
同VIP:LINCS-L1000数据异常识别与稳定性评估