专题一AIDD内容简介：
一、分子表征及特征提取
1.分子描述符/指纹计算软件
（操作获取分子、计算分子指纹、蛋白质描述符、核酸描述符、相互作用描述符等）
二、结构预处理和数据预处理
三、人工智能药物设计算法和软件
1.算法实现软件与工具 2.KNIME软件
3.基于sklearn、KNIME特征选择4.模型的评价与解释
四、类药性和ADMET评价实践
1.基于人工智能的ADMET虚拟评价方法
ADMET计算资源（ADMETlab、ADMETsar等）
2.KNIME软件构建ADMET模型3.ADMET计算软件和实操
五、GRK2抑制剂筛选实践
1.噪声过滤和相似性搜索
2.机器学习模型构建和预测
（收集GRK2化合物、计算合适的分子表征、算法和特征选择、模型构建和评价、应用模型筛选化合物库）
3.分子对接（蛋白质预处理、小分子预处理、可应用Swiss-Dock对接）
4.ADMET评估
专题二代谢组学与网络药理学内容简介：
一、代谢组学研究技术与实践
1.代谢组学数据采集与预处理
2.基于SIMCA-P软件的代谢组学数据多元统计分析与实操
二、网络药理学研究技术与实践
1.网络药理学数据分析与实操
2.化学成分的获取与筛选
3.中药化学成分靶点获取
4.疾病靶点富集数据库
5.化合物与疾病靶点映射
6.PPI网络分析，富集分析
三、代谢组学与网络药理学结合研究技术与实践
1.代谢组学与网络药理学数据的获取
2.代谢组学功能分析，代谢小分子网络关联分析
3.代谢组学与网络药理学功能层次关联分析
TCMSP数据库获取与筛选化学成分
Swiss Target Prediction数据库预测成分靶点
DisGeNET数据库获取疾病靶点
化合物与疾病靶点映射
PPI网络绘制、
DAVID软件进行富集分析、
Cytoscape工具绘制成分-靶点图
Metscape绘制代谢-酶网络关联图
详情点击链接：https://mp.weixin.qq.com/s/71BjXhY2ZmXwv0YK-hLgWg
一、分子表征及特征提取
1.分子描述符/指纹计算软件
（操作获取分子、计算分子指纹、蛋白质描述符、核酸描述符、相互作用描述符等）
二、结构预处理和数据预处理
三、人工智能药物设计算法和软件
1.算法实现软件与工具 2.KNIME软件
3.基于sklearn、KNIME特征选择4.模型的评价与解释
四、类药性和ADMET评价实践
1.基于人工智能的ADMET虚拟评价方法
ADMET计算资源（ADMETlab、ADMETsar等）
2.KNIME软件构建ADMET模型3.ADMET计算软件和实操
五、GRK2抑制剂筛选实践
1.噪声过滤和相似性搜索
2.机器学习模型构建和预测
（收集GRK2化合物、计算合适的分子表征、算法和特征选择、模型构建和评价、应用模型筛选化合物库）
3.分子对接（蛋白质预处理、小分子预处理、可应用Swiss-Dock对接）
4.ADMET评估
专题二代谢组学与网络药理学内容简介：
一、代谢组学研究技术与实践
1.代谢组学数据采集与预处理
2.基于SIMCA-P软件的代谢组学数据多元统计分析与实操
二、网络药理学研究技术与实践
1.网络药理学数据分析与实操
2.化学成分的获取与筛选
3.中药化学成分靶点获取
4.疾病靶点富集数据库
5.化合物与疾病靶点映射
6.PPI网络分析，富集分析
三、代谢组学与网络药理学结合研究技术与实践
1.代谢组学与网络药理学数据的获取
2.代谢组学功能分析，代谢小分子网络关联分析
3.代谢组学与网络药理学功能层次关联分析
TCMSP数据库获取与筛选化学成分
Swiss Target Prediction数据库预测成分靶点
DisGeNET数据库获取疾病靶点
化合物与疾病靶点映射
PPI网络绘制、
DAVID软件进行富集分析、
Cytoscape工具绘制成分-靶点图
Metscape绘制代谢-酶网络关联图
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