人工智能药物设计技术与应用实践研究在线直播实战课程
两阶段（软件基础+案例进阶）教学、班级群跟踪辅导！助力科研我们是认真的，快快加入我们吧！
1. 分子描述符和分子指纹
2. 分子描述符/指纹计算软件
3. 结构预处理和数据预处理
4. 算法简单介绍和分类
5. KNIME软件介绍
6. 特征选择
7. 模型的评价与解释
7.1 回归模型和分类模型的评价指标7.2 应用域的评估7.3 基于树的模型的解释
8. ADMET介绍
9. KNIME软件构建ADMET模型
10. ADMET计算软件和实操
10.1 ADMETlab（v1.0 与v2.0）计算平台使用10.2 admetSAR计算平台使用10.3 本地模型调用以及预测
11. 噪声过滤和相似性搜索11.1 FAFDrugs4过滤11.2 指纹和相似性度量计算11.3 Swiss-Similarity相似性搜索
12. 机器学习模型构建和预测12.1 收集GRK2化合物（讲解过程）12.2 计算合适的分子表征12.3 算法和特征选择12.4 模型构建和评价12.5 应用模型筛选化合物库
13. 分子对接13.1 蛋白质预处理13.2 小分子预处理13.3 可应用Swiss-Dock对接
14. ADMET评估14.1 ADMETlab计算并评估14.2 确定相关性质的参考范围14.3 评估并确定Hits.
https://docs.qq.com/pdf/DQ0dSZUpoY25IUUxD
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1. 分子描述符和分子指纹
2. 分子描述符/指纹计算软件
3. 结构预处理和数据预处理
4. 算法简单介绍和分类
5. KNIME软件介绍
6. 特征选择
7. 模型的评价与解释
7.1 回归模型和分类模型的评价指标7.2 应用域的评估7.3 基于树的模型的解释
8. ADMET介绍
9. KNIME软件构建ADMET模型
10. ADMET计算软件和实操
10.1 ADMETlab（v1.0 与v2.0）计算平台使用10.2 admetSAR计算平台使用10.3 本地模型调用以及预测
11. 噪声过滤和相似性搜索11.1 FAFDrugs4过滤11.2 指纹和相似性度量计算11.3 Swiss-Similarity相似性搜索
12. 机器学习模型构建和预测12.1 收集GRK2化合物（讲解过程）12.2 计算合适的分子表征12.3 算法和特征选择12.4 模型构建和评价12.5 应用模型筛选化合物库
13. 分子对接13.1 蛋白质预处理13.2 小分子预处理13.3 可应用Swiss-Dock对接
14. ADMET评估14.1 ADMETlab计算并评估14.2 确定相关性质的参考范围14.3 评估并确定Hits.
https://docs.qq.com/pdf/DQ0dSZUpoY25IUUxD
