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pang04無蟲 (小有名氣)
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[交流]
詳解新藥研發(fā)——CADD藥物分子相互作用，分子活性預(yù)測，AMBER分子動力學(xué)能量優(yōu)化相關(guān)
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科研一線的藥物設(shè)計課題組核心成員擔(dān)任主講，在領(lǐng)域內(nèi)核心期刊發(fā)表SCI收錄論文30多篇，另開發(fā)了十多款藥物設(shè)計相關(guān)軟件和計算平臺，近幾年主持/參與國家自然科學(xué)基金和省自然科學(xué)基金多項。從事人工智能藥物分子設(shè)計研究工作近十年，擅長藥物發(fā)現(xiàn)過程中Web服務(wù)、數(shù)據(jù)庫、軟件、工具的開發(fā)，以及虛擬篩選方法的開發(fā)等 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 結(jié)構(gòu)、數(shù)據(jù)預(yù)處理 3. 結(jié)構(gòu)預(yù)處理和數(shù)據(jù)預(yù)處理 3.1 PyBioMed結(jié)構(gòu)預(yù)處理 3.2 ChemSAR結(jié)構(gòu)預(yù)處理 3.3 KNIME 結(jié)構(gòu)預(yù)處理 3.4 Excel數(shù)據(jù)預(yù)處理及注意的問題 3.5 KNIME數(shù)據(jù)預(yù)處理 3.6 Pandas環(huán)境配置以及基本操作 3.6 sklearn數(shù)據(jù)預(yù)處理 3.7 歸一化與空值處理 常用人工智能藥物設(shè)計算法和軟件 4. 算法簡單介紹和分類 4.1 藥物設(shè)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(gòu)建基本計算任務(wù) 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(guān)性分析，相關(guān)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(guān)性分析，相關(guān)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(biāo) 7.2 應(yīng)用域的評估 7.3 基于樹的模型的解釋 類藥性和ADMET評價實踐 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(jìn)展 8.3 ADMET計算資源（ADMETlab、ADMETsar等） 9. KNIME軟件構(gòu)建ADMET模型 9.1 KNIME軟件配置相關(guān)插件 9.2 caco-2細(xì)胞滲透性數(shù)據(jù)概覽 9.3 結(jié)構(gòu)預(yù)處理 9.4 描述符和指紋計算 9.5 SVM模型構(gòu)建以及參數(shù)調(diào)整 9.6 RF模型構(gòu)架及參數(shù)調(diào)整 9.7 RNN模型構(gòu)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(yù)測 GRK2抑制劑篩選實踐 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(jī)器學(xué)習(xí)模型構(gòu)建和預(yù)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(gòu)建和評價 12.5 應(yīng)用模型篩選化合物庫 13. 分子對接 13.1 蛋白質(zhì)預(yù)處理 13.2 小分子預(yù)處理 13.3 可應(yīng)用Swiss-Dock對接 14. ADMET評估 14.1 ADMETlab計算并評估 14.2 確定相關(guān)性質(zhì)的參考范圍 14.3 評估并確定Hits. |
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