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第333章 编写教材（第2页）
宋河双手摁上键盘，敲打章节内容。
第一章，图神经网络SG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。最近转码严重，让我们更有动力，更新更快，麻烦你动动小手退出阅读模式。谢谢
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