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交叉验证策略在蛋白配体任务中的应用

共计 30 章节
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01
课程导论
交叉验证的基本概念 · 为什么在蛋白-配体任务中重要 · 课程目标与结构概览
课程导论交叉验证的基本概…
02
蛋白-配体相互作用基础
结合位点 · 结合模式 · 亲和力测量与常用数据集（PDBbin…
蛋白配体相互作用基础
03
评分函数简介
基于物理的评分 · 经验评分 · 基于机器学习的评分函数及其局限性
评分函数简介基于物理的评分
04
机器学习在蛋白-配体预测中的角色
回归（亲和力预测）与分类（活性/非活…
机器学习蛋白
05
过拟合问题
为什么机器学习模型容易过拟合 · 在蛋白-配体数据中的表现 · 交叉验证的作用
过拟合问题为什么机器学习模…
06
交叉验证基础
训练集/验证集/测试集划分 · K折交叉验证原理与实现
交叉验证基础训练集
07
留一法交叉验证（LOOCV）
在蛋白-配体任务中的适用场景 · 优缺点分析
LOOCV留一法交叉验证
08
分层交叉验证
处理不平衡数据（如活性与非活性比例悬…
分层交叉验证处理不平衡数据
09
分组交叉验证（GroupKFold）
按蛋白 · 配体或骨架分组 · 避免数据泄漏
GroupKFold分组交叉验证
10
时间序列交叉验证
针对动态结合数据或时间依赖的配体数据…
时间序列交叉验证针对动态结合数据…
11
嵌套交叉验证
用于模型选择与超参数调优 · 避免信息泄漏
嵌套交叉验证用于模型选择
12
交叉验证与数据泄漏风险
训练集包含测试集同源蛋白或相似配体的…
交叉验证数据泄漏风险
13
基于结构的交叉验证
按蛋白家族或折叠类型划分 · 评估泛化能力
基于结构的交叉验…按蛋白家族或折叠…
14
基于配体的交叉验证
按配体骨架或化学类型划分 · 评估新颖性预测
基于配体的交叉验…按配体骨架或化学…
15
交叉验证在分子对接中的应用
评估对接算法与打分函数的可靠性
交叉验证分子对接
16
交叉验证在虚拟筛选中的应用
富集因子 · AUC等评估指标与交叉验证结合
交叉验证虚拟筛选
17
交叉验证在自由能微扰（FEP）中的应用
训练集划分对预测精度的影响
FEP交叉验证
18
交叉验证与集成学习
Bagging · Boosting如何利用交叉验证减少…
交叉验证集成学习
19
交叉验证与深度学习
图神经网络（GNN）在蛋白-配体任务…
交叉验证深度学习
20
数据增强与交叉验证
如何通过旋转 · 扰动等增强训练集 · 同时保持交叉验证有效性
数据增强交叉验证
21
评估指标的选择
RMSE · R² · AUROC
评估指标的选择RMSE
22
交叉验证结果的稳定性分析
多次重复交叉验证的均值与标准差 · 显著性检验
交叉验证结果的稳…多次重复交叉验证…
23
交叉验证与超参数调优
Grid Search与Random…
交叉验证超参数调优
24
交叉验证在模型比较中的应用
如何公正对比不同评分函数或ML模型
交叉验证模型比较
25
开源工具与平台
scikit-learn交叉验证AP… · DeepChem · Open Force Field等工…
开源工具平台
26
实战案例1
使用K折交叉验证评估蛋白-配体亲和力…
实战案例1使用K折交叉验证…
27
实战案例2
分组交叉验证评估虚拟筛选分类模型（按…
实战案例2分组交叉验证评估…
28
实战案例3
嵌套交叉验证进行模型选择与调优（RF…
实战案例3RF
29
常见误区与避免策略
数据泄漏 · 过度拟合法 · 错误的分组方式
常见误区避免策略
30
总结与展望
交叉验证在蛋白-配体领域的前沿挑战（… · 多靶点等）
交叉验证蛋白