千万别只有三五个人报名,开课之后就太尴尬了!

    容纳350人的教室倘若只有三五人,简直有辅导班濒临倒闭的既视感。而且学生太少了,很可能选不出靠谱的实验室助手,那么开课的意义何在?

    宋河叹口气,打开笔记本电脑。

    虽然学生可能不多,但也得好好编写教材,争取能把一两个学生教明白,纳入麾下。

    时间紧迫,教材不能有废话了,只能通篇干货,把短眠药研发可能用到的方法全列一遍!

    要撰写一本……刺刀见血的实战教材!

    宋河双手摁上键盘,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!