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QSAR分子特征选择与预测模型训练评估

共计 30 章节
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01
QSAR基本概念与发展历史
定量构效关系的定义 · 发展里程碑 · 在药物设计中的应用意义
QSAR基本概念
02
数据集构建与预处理
从哪里获取公共QSAR数据集 · 数据清洗 · 缺失值处理
数据集构建预处理
03
分子描述符计算基础
SMILES与分子结构 · 常用描述符库（RDKit · PaDEL）的安装与使用
分子描述符计算基…SMILES
04
二维描述符详解
分子量 · LogP · 氢键供体/受体
二维描述符详解分子量
05
三维描述符与构象分析
3D描述符（CoMFA · CoMSIA）的生成 · 构象搜索与对齐
三维描述符构象分析
06
指纹图谱技术
ECFP · MACCS · Morgan指纹的生成原理与代码实现
指纹图谱技术ECFP
07
特征选择概述
为什么需要特征选择 · 维数灾难 · 过拟合与泛化能力的关系
特征选择概述为什么需要特征选…
08
过滤式特征选择方法
方差阈值 · 卡方检验 · 互信息
过滤式特征选择方…方差阈值
09
包裹式特征选择方法
递归特征消除（RFE） · 前向/后向搜索 · 遗传算法的应用
包裹式特征选择方…RFE
10
嵌入式特征选择方法
LASSO回归 · 随机森林特征重要性 · XGBoost的feature_im…
嵌入式特征选择方…LASSO
11
主成分分析（PCA）在QSAR中的应用
降维可视化 · 成分解释 · 与描述符组合
PCAQSAR
12
基于模型的特征选择技巧
如何利用模型自动筛选特征 · 避免人工偏差
基于模型的特征选…如何利用模型自动…
13
特征相关性与多重共线性
相关系数矩阵 · VIF计算与处理策略
特征相关性多重共线性
14
特征缩放与标准化
标准化 · 归一化 · robust scaler对模型训练…
特征缩放标准化
15
数据集划分策略
训练集/验证集/测试集划分 · 分层抽样 · 时间序列分割
数据集划分策略训练集
16
回归模型基础
线性回归 · 多元线性回归 · 正则化（Ridge
回归模型基础线性回归
17
树模型在QSAR中的应用
决策树 · 随机森林 · 梯度提升树（GBDT）的参数调优
QSAR树模型
18
支持向量机（SVM）与核技巧
线性核 · RBF核的调参 · 在QSAR中的实战
SVM支持向量机
19
神经网络与深度学习入门
MLP · 图神经网络（GNN）的基本架构与训练…
神经网络深度学习入门
20
模型评估指标（回归）
R² · 均方误差（MSE） · 平均绝对误差（MAE）
模型评估指标回归
21
模型评估指标（分类）
准确率 · 灵敏度 · 特异性
模型评估指标分类
22
交叉验证方法
K折交叉验证 · 留一法（LOO） · 留组法（LGO）的实现与比较
交叉验证方法K折交叉验证
23
超参数调优
网格搜索 · 随机搜索 · 贝叶斯优化在Scikit-learn…
超参数调优网格搜索
24
模型集成策略
投票法 · 堆叠法（Stacking） · Boosting与Bagging的Q…
模型集成策略投票法
25
模型可解释性与SHAP
全局与局部解释 · SHAP值计算与可视化 · 特征贡献分析
SHAP模型可解释性
26
使用RDKit与Scikit-learn搭建完整QSAR流水线
从SMILES到模型评估的自动化流程
RDKitScikit-learn
27
案例实战——hERG毒性预测
数据集获取 · 特征工程 · 模型训练与结果分析
hERG案例实战
28
案例实战——药物血脑屏障通透性预测
数据平衡 · 特征选择 · 模型对比与报告撰写
案例实战药物血脑屏障通透…
29
模型的部署与复现
保存/加载模型 · API接口设计 · Docker封装与论文复现检查
模型的部署复现
30
QSAR最新进展与前沿技术
深度学习 · 图神经网络 · 自动化机器学习（AutoML）与未来…
QSAR最新进展