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宋河双手摁上键盘,敲打章节内容。
第一章,图神经网络SG理论的药物相互预测法!
DDIs预测,即两种以上药物混合时产生的副作用效果,包括药效增强减弱,毒性增强减弱,以及其余特性的出现等。增强视为正向作用,减弱视为负向作用……
森林预测模型结合多特征药物,以及胶囊网络的动态路由机制对药物作用进行分析,结合深度神经网络DNN进行相互预测……
嵌入DDIs预测框架,使用结点嵌入进行编码……
第二章,大数据库的药物预测法!
通过绘制化合物小分子和靶基因之间相互作用亲和力,以及相邻相似化合物亲缘关系,推断出未知化合物的可能药效及毒性……
对于预判化合物,采用酶抑制活性与酶动力学、放射性配体竞争、等温滴定量热、核磁共振等实验进行检验测定……
在测定靶基因数据抑制常数、吉布斯自由能、解离常数、半抑制浓度时,可借用实验小鼠和实验猴进行动物实验……
第三章,基于机器学习的参考模型药物预测!.
第四章,感知解耦自动编码器提取混杂因素掩盖的生物信号!
第五章,AI辅助预测!
第六章,几何深度学习的药物结构预测!
宋河一章章敲打下去,手速快出残影,键盘几乎生烟。
每章的内容都是他天天刷论文时学到的,许多内容相当新,甚至来自一两个月之前的论文,绝非一般的滞后教材可比。
同时,他撰写教材的过程中,还做了大量自己的改动!
有些明显错误或存疑的知识,统统删去不要,偶尔有比较典型的,则放在小字部分作为探讨思考题。
甚至,宋河还加入了大量自己的原创理论进去,算是独家秘笈,毕竟研究了这么久的药物,他也有自己的见解。
不知不觉,一整天过去。
完成教材最后一句,点击保存。
看看时间,已经下午六点半了,课程报名已开始半小时!
宋河紧张兮兮地拿起手机,查看后台的报名人数。
他要根据报名者的数量,决定教材大概印刷多少本。倘若只有三五个人报名,印刷个几十本抱去教室,岂不像个大冤种老师?
手机屏上转了转缓冲圈,显示出已报人数。
宋河呆住了。
他脸色不敢相信!
“这……这是后台出错了吧?”宋河喃喃自语。最近转码严重,让我们更有动力,更新更快,麻烦你动动小手退出阅读模式。谢谢
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