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SMILES序列生成结果图谱解读实战

共计 30 章节
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01
SMILES基础
什么是SMILES · 表示规则 · 原子键表示
SMILES什么是
02
分子图与SMILES的关系
从分子结构到SMILES · 图论基础
SMILES分子图
03
Python化学信息学工具
RDKit安装与基础使用
Python化学信息学工具
04
RDKit分子操作
读取 · 写入 · 显示分子
RDKit分子操作
05
SMILES字符串处理
解析 · 验证 · 规范化
SMILES字符串处理
06
分子指纹与相似性
摩根指纹 · Tanimoto系数
分子指纹相似性
07
分子描述符计算
理化性质（LogP · MW · HBD
分子描述符计算LogP
08
分子数据集准备
ChEMBL · PubChem数据下载与清洗
分子数据集准备ChEMBL
09
数据预处理
SMILES规范化 · 去除无效 · 数据增强
数据预处理SMILES
10
序列生成模型概述
文本生成 vs 分子生成 · 自回归模型
序列生成模型概述vs
11
基于RNN的SMILES生成
LSTM/GRU模型结构
RNNSMILES
12
训练RNN生成器
数据加载 · 损失函数 · 训练循环
RNN训练
13
采样策略
贪婪搜索 · Beam Search · 温度采样
采样策略贪婪搜索
14
基于Transformer的SMILES生成
位置编码 · 自注意力
TransformerSMILES
15
使用预训练模型
GPT-like用于分子生成
使用预训练模型GPT-like
16
变分自编码器(VAE)用于分子生成
编码器-解码器 · 潜空间
VAE变分自编码器
17
VAE训练与采样
正则化 · 分子重构
VAE训练
18
对抗生成网络(GAN)用于分子生成
Organ · MolGAN
GAN对抗生成网络
19
条件生成
控制属性（如LogP · QED）的条件GAN/VAE
条件生成LogP
20
生成结果评价指标
有效性 · 唯一性 · 新颖性
生成结果评价指标有效性
21
分子性质预测
QED · SA · LogP的预测模型
分子性质预测QED
22
分子图谱可视化
生成结果以2D结构图展示
分子图谱可视化生成结果以2D结…
23
结果图谱解读
分析生成的分子是否合理 · 理解模型偏好
结果图谱解读分析生成的分子是…
24
潜空间分析
t-SNE/UMAP可视化 · 聚类分析
潜空间分析t-SNE/UMAP
25
分子优化
基于SMILES编辑 · 遗传算法
分子优化SMILES
26
逆向设计
从目标性质生成分子（目标引导生成）
逆向设计从目标性质生成分…
27
模型评估与比较
不同生成模型对比实验
模型评估比较
28
实际案例
药物设计中的SMILES生成应用
实际案例SMILES
29
常见问题与调试
训练不稳定 · 生成重复 · 过拟合
常见问题调试
30
总结与进阶
未来方向 · 强化学习 · 多模态
进阶未来方向