VIP20
本课程属于：056-蛋白配体相互作用特征学习任务 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。
查看所属VIP全部课程 →
← 返回所属目录 咨询 / 购买

端到端蛋白配体预测管线搭建指南

共计 30 章节
点击此处阅读海量试读课程：100+行业、1000+细分领域
01
课程介绍
蛋白质-配体相互作用与药物发现背景
课程介绍蛋白质
02
环境搭建
Python · RDKit · PyTorch
环境搭建Python
03
蛋白质结构数据获取
从PDB数据库下载与解析
蛋白质结构数据获…PDB
04
配体数据获取
从PubChem · ChEMBL · ZINC等数据库采集
配体数据获取PubChem
05
数据清洗与标准化
去除溶剂 · 错误结构 · 分子标准化处理
数据清洗标准化
06
蛋白质特征表示
基于氨基酸序列与结构的特征工程
蛋白质特征表示基于氨基酸序列
07
配体特征表示
分子指纹（ECFP · MACCS）与图表示
配体特征表示ECFP
08
蛋白质-配体复合物数据准备
对接模拟与已知晶体结构
蛋白质配体复合物数据准…
09
数据划分策略
时间分割 · 序列相似性分割与随机分割
数据划分策略时间分割
10
特征编码
One-hot · 连续值归一化与几何特征编码
特征编码One-hot
11
构建数据加载器
PyTorch Dataset与Da…
构建数据加载器PyTorch
12
基础模型架构
3D卷积神经网络（3D-CNN）设计
基础模型架构D-CNN
13
基础模型架构
图神经网络（GCN · GAT）实现
基础模型架构GCN
14
交互建模
注意力机制在蛋白质-配体对中的应用
交互建模注意力机制
15
损失函数设计
回归（MSE · MAE） · 分类（交叉熵）与排序损失
损失函数设计MSE
16
评估指标
RMSE · PCC · CI
评估指标RMSE
17
模型训练
超参数选择 · 优化器（Adam · SGD）与学习率调度
模型训练超参数选择
18
模型调优
正则化（Dropout · Weight Decay） · 早停与数据增强
模型调优Dropout
19
模型评估与验证
交叉验证 · 独立测试集与置信区间
模型评估验证
20
模型可解释性
注意力权重可视化 · SHAP与梯度分析
模型可解释性注意力权重可视化
21
分子对接与评分函数融合
结合传统对接预测
分子对接评分函数融合
22
虚拟筛选流程构建
从候选库到命中列表的完整管道
虚拟筛选流程构建从候选库到命
23
大规模预测加速
批量处理 · 多GPU并行与混合精度训练
大规模预测加速批量处理
24
结果后处理
排序 · 聚类 · 结构相似性筛选与可视化
结果后处理排序
25
模型部署
Flask REST API与Str…
模型部署Flask
26
案例实战一
针对SARS-CoV-2主蛋白酶的配…
案例实战一SARS-CoV-2
27
案例实战二
基于口袋特征的虚拟筛选全流程
案例实战二基于口袋特征的虚…
28
常见问题与调试
数据不平衡 · 过拟合与梯度爆炸解决
常见问题调试
29
性能优化
PyTorch JIT · ONNX导出与TensorRT推理
性能优化PyTorch
30
总结与展望
Transformer · 几何深度学习与未来方向
TransformerTransfor…