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AIDD生物分子表征、類藥性評價
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文章來源:公眾號科研討論圈 1. 分子描述符和分子指紋 1.1 分子描述符和分子指紋概念 1.2 分子描述符類別和特點 1.3 分子指紋的類別和特點 2. 分子描述符/指紋計算軟件 2.1 分子表示方法和格式 2.1.1 SMILES,SMARTS,SDF, MOL, MOL2, PDB 2.1.2 JEM Editor, Chemdoodle, ChemAxon, ChemDraw, DrugBank 2.2 RDKit簡介及環(huán)境部署 2.3 RDKit中如何操作分子 2.4 RDKit中描述符的計算以及存儲 2.5 OpenBabel簡介及環(huán)境部署 2.6 OpenBabel操作分子和格式轉(zhuǎn)換 2.7 OpenBabel中的分子描述符和指紋 2.8 ChemDes計算分子描述符和 2.9 ChemDes計算分子指紋 2.10 ChemDes中的格式轉(zhuǎn)換 2.11 ChemDes中的分子優(yōu)化 2.12 PyBioMed 簡介環(huán)境部署 2.13 PyBioMed 獲取分子 2.14 PyBioMed 計算分子描述符 2.15 PyBioMed 計算分子指紋 2.16 PyBioMed 計算蛋白質(zhì)描述符 2.17PyBioMed 計算核酸描述符 2.18 PyBioMed 計算相互作用描述符 3. 結構預處理和數(shù)據(jù)預處理 3.1 PyBioMed結構預處理 3.2 ChemSAR結構預處理 3.3 KNIME 結構預處理 3.4 Excel數(shù)據(jù)預處理及注意的問題 3.5 KNIME數(shù)據(jù)預處理 3.6 Pandas環(huán)境配置以及基本操作 3.6 sklearn數(shù)據(jù)預處理 3.7 歸一化與空值處理 4. 算法簡單介紹和分類 4.1 藥物設計中人工智能常用算法簡介 4.2 常用算法實現(xiàn)軟件或工具介紹 5. KNIME軟件介紹 5.1 KNIME軟件特色和界面 5.2 KNIME軟件構建基本計算任務 5.3 KNIME軟件社區(qū)支持 5.4 KNIME軟件定制化插件 5.5 KNIME軟件第三方支持 6. 特征選擇 6.1 基于sklearn的特征選擇 6.1.1 相關性分析,相關性繪圖 6.1.2 單變量特征選擇及選擇K個特征 6.1.3 遞歸式特征刪除 6.2 基于KNIME流程的特征選擇 6.2.1 相關性分析,相關性繪圖 6.2.2 單變量特征選擇 6.2.3 遞歸式特征刪除 7. 模型的評價與解釋 7.1 回歸模型和分類模型的評價指標 7.2 應用域的評估 7.3 基于樹的模型的解釋 8. ADMET介紹 8.1 ADMET概念以及意義 8.2 基于人工智能的ADMET虛擬評價方法的進展 8.3 ADMET計算資源(ADMETlab、ADMETsar等) 9. KNIME軟件構建ADMET模型 9.1 KNIME軟件配置相關插件 9.2 caco-2細胞滲透性數(shù)據(jù)概覽 9.3 結構預處理 9.4 描述符和指紋計算 9.5 SVM模型構建以及參數(shù)調(diào)整 9.6 RF模型構架及參數(shù)調(diào)整 9.7 RNN模型構建以及簡單超參數(shù)調(diào)整 10. ADMET計算軟件和實操 10.1 ADMETlab(v1.0 與v2.0)計算平臺使用 10.2 admetSAR計算平臺使用 10.3 本地模型調(diào)用以及預測 11. 噪聲過濾和相似性搜索 11.1 FAFDrugs4過濾 11.2 指紋和相似性度量計算 11.3 Swiss-Similarity相似性搜索 12. 機器學習模型構建和預測 12.1 收集GRK2化合物(講解過程) 12.2 計算合適的分子表征 12.3 算法和特征選擇 12.4 模型構建和評價 12.5 應用模型篩選化合物庫 13. 分子對接 13.1 蛋白質(zhì)預處理 13.2 小分子預處理 13.3 可應用Swiss-Dock對接 14. ADMET評估 14.1 ADMETlab計算并評估 14.2 確定相關性質(zhì)的參考范圍 14.3 評估并確定Hits. |
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