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本课程属于：053-药物知识图谱特征学习任务 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。
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药物靶点发现中的知识图谱特征学习

共计 30 章节
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01
课程导论
药物靶点发现的意义与知识图谱在其中的…
课程导论药物靶点发现的意…
02
知识图谱基础
三元组 · 实体 · 关系与语义网络
知识图谱基础三元组
03
药物靶点基础知识
靶点类型（受体 · 酶 · 离子通道等）与药理学概述
药物靶点基础知识靶点类型
04
生物医学知识图谱资源
DrugBank · STRING · UniProt
生物医学知识图谱…DrugBank
05
知识图谱构建流程
数据采集 · 实体对齐 · 关系抽取与融合
知识图谱构建流程数据采集
06
实体识别与关系抽取
基于规则 · 基于深度学习（BERT · BioBERT）的方法
实体识别关系抽取
07
知识图谱存储与查询
Neo4j图数据库的安装与Cyphe…
知识图谱存储查询
08
知识图谱嵌入基础
分布式表示学习与TransE模型原理
知识图谱嵌入基础TransE
09
基于翻译的模型
TransR · TransH · RotatE等改进方法
基于翻译的模型TransR
10
基于语义匹配的模型
DistMult · ComplEx · TuckER
基于语义匹配的模…DistMult
11
图神经网络基础
GCN（图卷积网络）的核心思想与数学…
图神经网络基础GCN
12
图卷积网络在知识图谱中的应用
R-GCN与CompGCN
图卷积网络知识图谱
13
图注意力网络
GAT与关系注意力机制
图注意力网络GAT
14
异构图神经网络
HAN · HGT在药物靶点知识图谱中的应用
异构图神经网络HAN
15
知识图谱特征学习与药物靶点预测任务
链路预测与节点分类
知识图谱特征学习药物靶点预测任务
16
药物-靶点相互作用预测（DTI）
经典方法与知识图谱增强模型
DTI药物
17
基于知识图谱的药物重定位
从已知靶点推断新适应症
基于知识图谱的药…从已知靶点推断新…
18
多模态融合
药物分子结构（SMILES） · 蛋白质序列与知识图谱联合建模
多模态融合SMILES
19
负采样策略
均匀采样 · 对抗采样与自对抗负采样
负采样策略均匀采样
20
评估指标
Hits@K · 平均倒数排名（MRR） · AUC-ROC
评估指标Hits
21
常用数据集与基准
Hetionet · DGIdb · DrugBank DTI子集
常用数据集基准
22
实践
使用Neo4j构建小型药物-靶点关系…
Neo4j使用
23
实践
安装PyTorch Geometri…
PyTorchGeometri
24
实践
使用DGL（Deep Graph L…
DGLDeep
25
实践
药物靶点预测模型的训练 · 验证与测试全流程
药物靶点预测模型…验证
26
超参数调优
学习率 · 嵌入维度 · 正则化系数与早停策略
超参数调优学习率
27
可解释性分析
注意力权重可视化 · 关键路径提取与子图解释
可解释性分析注意力权重可视化
28
案例研究
针对EGFR · HER2等癌症靶点的知识图谱预测实例
案例研究EGFR
29
前沿方向
预训练语言模型（如BioBERT）与…
前沿方向BioBERT
30
总结与展望
跨模态知识图谱 · 主动学习与药物发现自动化
跨模态知识图谱主动学习