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药物-靶点网络分析从入门到实战

共计 30 章节
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01
课程介绍
药物-靶点网络分析概述 · 应用领域 · 课程目标与学习路径
课程介绍药物
02
基础知识
生物学背景——药物作用机制 · 靶点类型（蛋白质 · 基因等）
基础知识生物学背景
03
基础知识
网络科学基础——节点 · 边 · 度
基础知识网络科学基础
04
数据获取
公共数据库简介——DrugBank · UniProt · STITCH
数据获取DrugBank
05
数据获取
数据下载与预处理——使用Python…
数据获取Python
06
数据处理
Python数据处理入门——pand… · 数据清洗 · 缺失值处理
数据处理Python
07
数据处理
数据整合——药物-靶点关系矩阵构建 · 标识符映射（ID mapping）
数据处理数据整合
08
网络构建
使用NetworkX构建药物-靶点网… · 属性设置
网络构建NetworkX
09
网络构建
二分网络与投影——将药物-靶点二分网…
网络构建二分网络
10
网络可视化
静态可视化——Matplotlib · NetworkX绘图基础 · 布局调整
网络可视化Matplotlib
11
网络可视化
交互式可视化——使用Pyvis · Plotly构建动态网络图
网络可视化Pyvis
12
网络分析
基本拓扑指标——度分布 · 连通分量 · 最短路径
网络分析基本拓扑指标
13
网络分析
中心性分析——度中心性 · 介数中心性 · 接近中心性
网络分析心性分析
14
网络分析
社区发现——使用Louvain · Girvan-Newman算法识别功…
网络分析Louvain
15
网络分析
模块化与功能富集分析——将社区映射到…
网络分析模块化
16
进阶分析
药物重定位——基于网络邻近性 · 相似性预测新适应症
进阶分析药物重定位
17
进阶分析
靶点预测——使用网络算法（如Rand…
进阶分析Rand
18
进阶分析
网络扰动分析——模拟药物作用对网络的…
进阶分析网络扰动分析
19
机器学习融合
特征工程——从网络中提取节点特征（嵌…
机器学习融合特征工程
20
机器学习融合
分类与回归——预测药物-靶点相互作用…
机器学习融合分类
21
实战项目1
构建一个针对癌症的药物-靶点网络并分…
实战项目1构建一个针对癌症…
22
实战项目2
基于网络分析进行药物重定位候选筛选（…
实战项目2基于网络分析进行…
23
实战项目3
利用机器学习模型预测新的药物-靶点相…
实战项目3利用机器学习模型…
24
工具与资源
常用Python库总结——Netwo… · Biopython · PyTorch Geometric等
工具资源
25
工具与资源
工作流管理——使用Snakemake…
工具资源
26
结果解读与可视化
生成报告——使用Jupyter No…
结果解读可视化
27
结果解读与可视化
网络统计图表——箱线图 · 分布图 · 热力图展示结果
结果解读可视化
28
常见问题与避坑
数据缺失 · 标识符不一致 · 网络稀疏性处理技巧
常见问题避坑
29
常见问题与避坑
性能优化——大规模网络处理策略（稀疏… · 并行计算）
常见问题避坑
30
课程总结与展望
未来研究方向 · 多组学整合 · AI与网络医学前沿
课程总结未来研究方向