智能药物研发——新药研发中的人工智能

《智能药物研发--新药研发中的人工智能》围绕生物化学分子，介绍了新药研发过程中各阶段的人工智能技术，主要内容包括人工智能在生物分子的化学表征方法、基于分子表征的无监督预训练方法、分子性质预测、智能分子生成、药物-靶标相互作用预测、药物-药物相互作用预测、生物医药知识图谱应用、分子逆合成设计及生物医学命名实体识别等方面的应用。

目 录 第1章 绪论 1.1 新药研发概述 1.2 新药研究阶段 1.2.1 靶标的选择与确证 1.2.2 模型的建立 1.2.3 先导化合物的发现 1.2.4 先导化合物的优化 1.3 新药开发阶段 1.3.1 临床前研究 1.3.2 临床研究 1.3.3 新药申请 1.3.4 批准上市 1.4 药物研发中的药物信息学 第2章 计算和数据驱动的药物发现 2.1 计算机辅助药物发现 2.2 使用人工智能进行药物开发的原因 2.3 用于药物设计的人工智能方法的类型 2.4 人工智能在药物设计中的应用 第3章 生物分子的化学表征方法 3.1 概述 3.2 基于序列的分子表示 3.2.1 基于SMILES的分子表示 3.2.2 基于描述符的分子表示 3.3 基于图的分子表示 第4章 基于分子表征的无监督预训练方法 4.1 概述 4.2 分子无监督预训练策略 4.3 基于序列的预训练策略 4.3.1 基于SMILES的预训练策略 4.3.2 基于描述符的预训练策略 4.4 基于图的预训练策略 4.5 无监督预训练应用 4.5.1 分子性质预测 4.5.2 药物-药物相互作用预测 4.5.3 药物-靶标相互作用预测 4.6 总结 第5章 分子性质预测 5.1 概述 5.2 分子性质预测模型通用数据集 5.3 传统机器学习在分子性质预测中的应用 5.4 基于SMILES的分子性质预测模型 5.5 基于图的分子性质预测模型 5.6 基于元学习的分子性质预测模型 5.7 总结 第6章 智能分子生成 6.1 概述 6.2 生成模型通用数据集 6.3 基于SMILES的生成模型 6.3.1 基于VAE的分子生成模型