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自监督预训练加速ADMET预测建模

共计 30 章节
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01
课程导论
ADMET预测的意义 · 传统方法瓶颈 · 自监督预训练的救场逻辑
课程导论ADMET
02
分子数据基础
SMILES表示法 · InChI · 分子图结构
分子数据基础SMILES
03
数据预处理与标准化
去除非法SMILES · 标准化分子 · 处理多重离子
数据预处理标准化
04
分子描述符与指纹
ECFP · MACCS · RDKit描述符
分子描述符指纹
05
图神经网络基础
图卷积（GCN） · 图注意力（GAT） · 消息传递机制（MPNN）
图神经网络基础GCN
06
自监督学习核心理论
对比学习 · 生成式自监督 · 预测式自监督
自监督学习核心理…对比学习
07
分子对比学习框架
SimCLR改进版 · MoCo应用于分子 · InfoNCE损失函数详解
分子对比学习框架SimCLR
08
分子掩码建模
BERT式掩码 · 原子级/键级/片段级掩码 · 掩码策略对比
分子掩码建模BERT
09
基于3D构象的自监督
构象生成 · 3D等变图网络（EGNN） · 距离/角度预测任务
基于3D构象的自…构象生成
10
预训练模型选择指南
MolCLR · GROVER · ChemBERTa
预训练模型选择指…MolCLR
11
MolCLR实战
从零实现分子对比预训练 · 数据加载器设计 · 编码器选择
MolCLR从零实现分子对比…
12
GROVER预训练详解
图级别与节点级别双向自监督 · 自适应图增强 · 核心代码解读与复现
GROVER预训练详解
13
ChemBERTa与SMILES预训练
Transformer架构适配 · 分词器设计 · 掩码语言建模
ChemBERTaSMILES
14
多任务预训练策略
联合多个自监督任务（对比+掩码+3D… · 任务权重平衡 · 梯度冲突解决
多任务预训练策略联合多个自监督任…
15
迁移学习微调
预训练权重冻结与解冻 · 逐步微调 · 层迁移
迁移学习微调预训练权重冻结
16
ADMET预测任务分类与回归
分类指标（AUC-ROC · F1 · PR-AUC）
ADMET预测任务分类
17
小样本ADMET建模
自监督预训练如何缓解数据稀缺 · 元学习结合预训练 · 原型网络与预训练特征提取
ADMET小样本
18
加速策略一
知识蒸馏——教师预训练模型→学生小模… · 软标签蒸馏 · 结构蒸馏
加速策略一知识蒸馏
19
加速策略二
模型剪枝与量化——结构化剪枝 · 头部剪枝 · 动态量化
加速策略二模型剪枝
20
加速策略三
深度架构轻量化——轻量GNN（GIN · SAGE简化） · 注意力精简
加速策略三GNN
21
分布式训练与混合精度加速
DDP多卡训练 · 混合精度（AMP） · 梯度累积
分布式训练混合精度加速
22
实验设计与对比基线
随机分拆 · 交叉验证 · 超参数搜索（Optuna）
实验设计对比基线
23
评估与可解释性
模型可解释性（GNNExplaine… · GradCAM） · 预训练特征可视化
评估可解释性
24
部署落地
ONNX导出 · TensorRT加速 · 边缘端（Jetson
部署落地ONNX
25
实际案例一
Tox21毒性预测——从头训练 vs… · AUC提升10%以上的真实对比
实际案例一Tox21
26
实际案例二
hERG心脏毒性预测——小样本场景下…
实际案例二hERG
27
实际案例三
Caco-2渗透性回归——多任务自监… · R²从0.45到0.72的实践
实际案例三Caco-2
28
实际案例四
药物代谢稳定性预测——结合3D构象预… · 为CYP450底物分类提供新视角
实际案例四药物代谢稳定性预…
29
前沿与趋势
置换不变自监督 · 几何深度学习预训练 · 大语言模型与分子融合
前沿趋势
30
课程总结与项目实战
完整Pipeline搭建（数据→预训… · 推荐论文与开源代码清单
课程总结项目实战