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制药行业智能化药物筛选与评估技术方案

TOC\o1-2\h\u27407第一章智能化药物筛选概述 3

288741.1智能化药物筛选的定义与意义 3

30421.1.1定义 3

193101.1.2意义 3

228501.2智能化药物筛选的发展历程 3

34731.3智能化药物筛选与传统药物筛选的比较 3

19891第二章数据采集与处理 4

211992.1数据来源及采集方法 4

73962.1.1数据来源 4

298472.1.2数据采集方法 4

176942.2数据预处理 4

82762.3数据标准化与清洗 5

279642.4数据存储与管理 5

235732.4.1数据存储 5

315632.4.2数据管理 5

21787第三章机器学习算法在药物筛选中的应用 5

289933.1机器学习算法简介 6

287313.2机器学习算法在药物筛选中的应用案例 6

185503.2.1决策树算法在药物筛选中的应用 6

46043.2.2支持向量机算法在药物筛选中的应用 6

24893.2.3神经网络算法在药物筛选中的应用 6

12243.3机器学习算法的优化与调整 6

38963.4机器学习算法的评估与选择 7

21950第四章深度学习算法在药物筛选中的应用 7

16944.1深度学习算法简介 7

12414.2深度学习算法在药物筛选中的应用案例 7

156244.2.1药物分子性质预测 7

29544.2.2药物靶点识别 7

193974.2.3药物相互作用预测 7

53744.3深度学习算法的优化与调整 8

133134.3.1网络结构优化 8

239674.3.2损失函数选择 8

104344.3.3超参数调整 8

70594.4深度学习算法的评估与选择 8

4864.4.1功能评估 8

82644.4.2训练时间评估 8

266304.4.3泛化能力评估 8

90384.4.4资源需求评估 8

2147第五章生物信息学在药物筛选中的应用 9

268915.1生物信息学简介 9

228585.2生物信息学在药物筛选中的应用案例 9

194765.2.1基因表达数据分析 9

313815.2.2蛋白质结构预测 9

97645.2.3药物相似性分析 9

233455.3生物信息学算法的优化与调整 9

158895.4生物信息学算法的评估与选择 10

21453第六章智能化药物评估技术 10

189946.1药物评估指标与方法 10

102806.2智能化药物评估算法 10

212556.3智能化药物评估的实证研究 11

111536.4智能化药物评估的优化与调整 11

24623第七章模型验证与优化 12

272817.1模型验证方法 12

271107.2模型优化策略 12

27887.3模型功能评估 12

70777.4模型在实际应用中的案例分析 13

23586第八章安全性与毒性评估 13

63028.1安全性与毒性评估方法 13

99288.2智能化安全性与毒性评估技术 14

146238.3安全性与毒性评估的实证研究 14

298318.4安全性与毒性评估的优化与调整 14

12337第九章智能化药物筛选与评估系统的构建 15

92169.1系统架构设计 15

171189.1.1数据采集与处理模块 15

274719.1.2药物筛选模块 15

181889.1.3评估模块 15

184589.1.4用户界面模块 15

35349.1.5系统管理模块 15

43579.2关键技术模块开发 15

157679.2.1机器学习算法研究 15

152779.2.2深度学习模型构建 16

6979.2.3评估模型构建 16

173099.3系统集成与测试 16

289399.3.1单元测试 16

168649.3.2集成测试 16

19779.3.3系统测试 16

5319.4系统在实际应用中的案例分析 16

4228第十章智能化药物筛选与评估技术的应用前景 16

234710.1市场前景分析 16