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按「先学什么、再用什么」组织的 AI 药物发现学习内容,分 12 个模块、逐步完善。点进任一模块查看文章列表。
423已上线文章
423计划篇数
12知识模块
01
30 / 30 篇
入门 · 学习地图
全局地图、学习路线、入门教程与公开课、资源导航
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02
25 / 25 篇
分子表示
分子表征、指纹、相似性、骨架、数据清洗与化学空间
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03
35 / 35 篇
成药性
ADMET、理化性质、成药性规则、靶点结合实验
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04
40 / 40 篇
结构与模拟
口袋/药效团、Docking、结构预测、MD 与自由能
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05
40 / 40 篇
AI 模型
经典论文精读、模型范式、方法论与陷阱
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06
55 / 55 篇
开源工具
化学信息学、对接、结构、模拟、生成的开源工具栈
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07
45 / 45 篇
数据资源
化合物/结构/活性数据库、Benchmark、组学数据
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08
55 / 55 篇
平台与公司
商业平台、CADD 软件、AI 制药公司案例
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09
30 / 30 篇
实战流程
从拉数据到生成分子的 DMTA 端到端工作流
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10
28 / 28 篇
新药模态
TPD、抗体/生物药、多肽、核酸、共价/PPI
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11
18 / 18 篇
合成与工艺
逆合成、反应预测、晶型/CMC、自动化合成
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12
22 / 22 篇
决策与监管
Hit→候选药决策、PK/PD、毒理、监管与可信 AI
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