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基于深度學習的藥物-靶標相互作用預測

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基于深度學習的藥物-靶標相互作用預測
論文目錄
 
中文摘要第1-5頁
Abstract第5-9頁
第一章 藥物-靶標相互作用預測概述第9-25頁
  1.1 藥物-靶標相互作用預測的研究意義第9-10頁
  1.2 藥物-靶標相互作用預測的研究方法第10-14頁
    1.2.1 基于配體的預測方法第11頁
    1.2.2 基于結構的預測方法第11-12頁
    1.2.3 基于分子動力學模擬方法第12頁
    1.2.4 基于機器學習的預測方法第12-14頁
  1.3 現有預測方法存在的問題分析第14-15頁
  1.4 深度學習方法概述第15-24頁
    1.4.1 深度學習基本概念第15-17頁
    1.4.2 幾種深度學習方法簡述第17-22頁
    1.4.3 在藥物-靶標相互作用預測中的應用第22-24頁
  1.5 本文的主要工作第24-25頁
第二章 基于深度學習的藥物-靶標相互作用預測第25-40頁
  2.1 背景介紹第25頁
  2.2 材料和方法第25-30頁
    2.2.1 數據集第25-27頁
    2.2.2 特征提取第27頁
    2.2.3 數據分組第27-28頁
    2.2.4 深度學習模型第28頁
    2.2.5 模型訓練和實現第28-29頁
    2.2.6 模型的評價標準第29-30頁
  2.3 結果討論第30-38頁
    2.3.1 超參數優化第30-32頁
    2.3.2 模型總體性能第32-35頁
    2.3.3 外部驗證結果第35-36頁
    2.3.4 高階特征可視化第36-37頁
    2.3.5 模型訓練過程可視化第37-38頁
  2.4 本章小結第38-40頁
第三章 基于深度學習的藥物-靶標結合親和力預測第40-54頁
  3.1 背景介紹第40-41頁
  3.2 材料和方法第41-44頁
    3.2.1 數據集第41頁
    3.2.2 特征提取第41-43頁
    3.2.3 深度神經網絡第43頁
    3.2.4 模型訓練和實現第43-44頁
  3.3 結果討論第44-53頁
    3.3.1 超參數優化第44-46頁
    3.3.2 基于兩種描述符的模型性能比較第46-48頁
    3.3.3 基于不同分組的模型性能比較第48-49頁
    3.3.4 與傳統機器學習模型性能的比較第49-53頁
  3.4 本章小結第53-54頁
參考文獻第54-64頁
在學期間學術成果第64-65頁
致謝第65頁

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