AI制药领域的数据获取与预处理

在AI制药领域，生物医药数据的获取与预处理是确保AI模型能够准确分析和预测药物效果的关键步骤。以下是详细的介绍：

数据获取

公开数据库

• ChEMBL：包含生物活性小分子化合物及其目标蛋白的信息。
• PubChem：提供化学分子及其生物活性测试结果的数据库。
• DrugBank：综合了详细的药物数据，包括化学、药理学和药代动力学信息。
• PDB（蛋白质数据库）：包含蛋白质和核酸的三维结构数据。
• TCGA（癌症基因组图谱）：提供癌症相关的基因组学数据。

Rdkit/Pymol的使用介绍

• RDkit的安装与使用方法
• Pymol的安装与使用方法

文献数据

• 科学期刊和会议论文：通过文本挖掘技术从文献中提取有价值的数据。
• 专利数据库：从药物专利中获取新的化合物及其应用数据。

数据预处理

数据清洗

• 缺失值处理：删除或填补数据中的缺失值。例如，利用均值、中位数或最近邻方法填补缺失值。
• 重复数据删除：确保每条数据的唯一性，避免重复数据影响模型训练。
• 异常值检测与处理：识别并处理数据中的异常值，常用方法包括IQR（四分位距）法和Z-score（标准分数）法。

数据标准化与归一化

• 标准化（Standardization）：将数据转化为均值为0，标准差为1的分布，适用于要求数据服从正态分布的算法。
• 归一化（Normalization）：将数据缩放到指定范围（如0到1），适用于距离度量敏感的算法（如KNN、SVM）。

特征工程

• 特征选择：选择与模型相关性强的特征，常用方法包括过滤法、包裹法和嵌入法。
• 特征提取：从原始数据中提取新的特征，例如通过PCA（主成分分析）降维