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AI赋能生物医学：从临床数据到药物分子性质预测实战
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专题一：AI赋能生物医学：从临床数据到药物分子性质预测实战 Python数据分析与机器学习临床表格预测、SHAP模型解释、TabPFN小样本临床预测（Nature）、药物扰动单细胞转录组与CPA可解释响应建模（Molecular?Systems?Biology）、单细胞分析与scVI批次整合表征学习（Nature?Biotechnology）、分子指纹与TDC药物分子性质预测基准评测（Nature?Chemical?Biology）等 专题二：计算机辅助药物设计-从蛋白质结构到药物候选物的全方位实战（录播） 专题三：高通量虚拟筛选技术及在中药/天然产物挖掘药效分子中的应用（录播） 专题四：GROMACS分子动力学模拟、药物开发溶剂筛选技术与应用（录播） 专题五：AMBER分子动力学能量优化与分析、结合自由能计算技术与应用（录播） 详情您查阅 VX某公的某号号：研而有信er 发自小木虫IOS客户端 |
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