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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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PyG与Neo4j药物KG特征提取课程

共计 30 章节
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01
课程介绍
药物知识图谱与图神经网络概述
课程介绍药物知识图谱
02
环境搭建
安装PyTorch · PyG · Neo4j驱动及配置
环境搭建PyTorch
03
Neo4j基础
Cypher查询语言入门与节点操作
Neo4jCypher
04
Neo4j进阶
关系创建 · 索引约束与性能调优
Neo4j进阶
05
药物知识图谱数据源
DrugBank · ChEMBL · PubChem简介
药物知识图谱数据…DrugBank
06
数据预处理
从原始数据到CSV/JSON导入Ne…
数据预处理CSV/JSON
07
数据预处理
实体识别与关系抽取基础方法
数据预处理实体识别
08
图数据导出
Neo4j子图转换为PyG的Data…
图数据导出Neo4j
09
PyG基础
Data数据结构与DataLoade…
PyGData
10
PyG基础
构建自定义图数据集（InMemory…
PyGInMemory
11
图神经网络基础
GCN的原理与PyG实现
图神经网络基础GCN
12
图神经网络进阶
GAT · GraphSAGE · GIN模型对比
图神经网络进阶GAT
13
特征工程
节点特征构造（分子指纹 · 药物属性）
特征工程节点特征构造
14
特征工程
边特征与全局特征的设计策略
特征工程边特征
15
图分类任务
分子性质预测（毒性 · 活性 · 溶解度）
图分类任务分子性质预测
16
链接预测任务
药物-靶点相互作用预测
链接预测任务药物
17
节点分类任务
药物副作用标签预测
节点分类任务药物副作用标签预…
18
知识图谱嵌入
TransE · RotatE在PyG中的实现
知识图谱嵌入TransE
19
图注意力机制
用于药物重定位的端到端模型
图注意力机制用于药物重定位的…
20
图对比学习
药物分子预训练与下游迁移
图对比学习药物分子预训练
21
异构图神经网络
药物-基因-疾病多类型关系建模
异构图神经网络药物
22
大规模图训练
Mini-batch与Neighbo…
大规模图训练Mini-batch
23
模型评估
AUC · F1 · RMSE等指标与交叉验证
模型评估AUC
24
结果可视化
图结构 · 嵌入与注意力权重可视化
结果可视化图结构
25
案例实战
基于KG的候选药物筛选系统搭建
案例实战KG
26
案例实战
药物-药物相互作用预测完整流程
案例实战药物
27
案例实战
药物-疾病关系预测与知识推理
案例实战药物
28
模型部署
将PyG模型导出并集成到Web AP…
模型部署PyG
29
扩展主题
联邦学习 · 时序图与多模态融合
扩展主题联邦学习
30
课程总结
未来方向与前沿研究趋势
课程总结未来方向