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ADMET分子描述符计算与性质预测建模

共计 30 章节
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01
分子描述符概述
定义 · 分类与历史发展
分子描述符概述定义
02
分子描述符的计算工具
RDKit · OpenBabel · MOE等
分子描述符的计算…RDKit
03
拓扑描述符
Wiener指数 · Zagreb指数 · Balaban指数等
拓扑描述符Wiener
04
几何描述符
分子体积 · 表面积 · 椭圆度
几何描述符分子体积
05
电子描述符
HOMO/LUMO能级 · 电负性 · 极性表面积等
电子描述符HOMO/LUMO
06
组合描述符
分子指纹（FCFP · ECFP） · MACCS等
组合描述符FCFP
07
RDKit基础
分子对象读取与基本操作
RDKit分子对象读取
08
RDKit计算描述符实战
批量计算与特征提取
RDKit计算描述符实战
09
分子特征标准化与归一化
处理量纲差异
分子特征标准化归一化
10
ADMET概念介绍
吸收 · 分布 · 代谢
ADMET概念介绍
11
ADMET图谱的定义与构建思路。
ADMET图谱的定义与构建思路 · 核心概念 · 实践要点
ADMET图谱的定义
12
吸收相关描述符
logP · pKa · 溶解度
吸收相关描述符logP
13
分布相关描述符
血浆蛋白结合率 · 表观分布容积等
分布相关描述符血浆蛋白结合率
14
代谢相关描述符
CYP450酶抑制作用 · 代谢稳定性等
代谢相关描述符CYP450
15
排泄相关描述符
肾清除率 · 胆汁排泄等
排泄相关描述符肾清除率
16
毒性相关描述符
hERG抑制 · AMES致突变性 · 肝毒性等
毒性相关描述符hERG
17
分子描述符与ADMET属性的关联分析。
分子描述符与ADMET属性的关联分析 · 核心概念 · 实践要点
ADMET分子描述符
18
基于描述符的ADMET预测模型概述
传统ML vs DL
ADMET基于描述符的
19
数据集构建与描述符计算管线。
数据集构建与描述符计算管线 · 核心概念 · 实践要点
数据集构建描述符计算管线
20
特征选择与降维
PCA · t-SNE · 互信息等
特征选择降维
21
机器学习模型
随机森林 · XGBoost · 支持向量机
机器学习模型随机森林
22
深度学习模型
图神经网络（GNN）与分子图表示
深度学习模型GNN
23
模型评估与交叉验证
ROC曲线 · 混淆矩阵 · R²等
模型评估交叉验证
24
ADMET图谱可视化方法
雷达图 · 热图 · t-SNE投影
ADMET图谱可视化方法
25
案例1
预测化合物的口服生物利用度（Rule…
案例1Rule
26
案例2
预测血脑屏障穿透能力（logBB）
案例2logBB
27
案例3
预测hERG毒性——避免心脏毒性
案例3hERG
28
案例4
预测肝毒性——药物安全性筛选
案例4预测肝毒性
29
案例5
先导化合物优化中的ADMET图谱应用
案例5ADMET
30
总结与未来展望
多模态融合 · 生成式AI与ADMET预测
未来展望多模态融合