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第333章 编写教材

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敲打章节内容。

    第一章,图神经网络SGcN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。
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