2024.1.30时候写论文，虽说是用GPT缝合的论文，但是自己也是感觉到需要好好看下一些相关综述论文，好好了解下这个领域。
一、对于自己之前图神经网络的论文
- 再次去看这个文章代码，自己感觉有点犯迷糊了，是得重新好好看看代码再理清一遍思路
二、药物设计：计算机辅助药物设计
1.【中国药科大学计算机辅助药物设计文档】
- 药物设计的核心是分子模拟
- 常用的综合软件有：Discovery Studio、MOE、SYBYL、Schrodinger
- 常见的CADD技术包括：
- 分子力学（分子模拟的基础之一）
- 分子动力学（分子力学的应用拓展）
- 分子对接
- 同源模建
- 量化计算（分子模拟的重要分支，Quantum Mechanical Calculation，QM）
- 定量构效关系（QSAR）
- 药效团
- 人工智能
- 数据库
三、人工智能在药物设计的应用
- 常见人工智能方法：
- 传统机器学习
- 深度学习算法
- 以图为表征的深度学习算法
- 生成模型和强化学习
- 人工智能在药物设计中的应用：
- 分子生成和优化【同济大学分子生成综述-知乎介绍】
- 药物性质预测和筛选（利用机器学习和深度学习建模）【组内llq和cyt建模文献 + 一篇ArXiv上图神经网络综述】
- DTI药物靶标相互作用预测【知乎介绍帖子 + 一个Xmol综述 + 一篇网上下载的中文综述】
- DDI药物药物相互作用预测【谷歌学术上一篇综述 + 上交lsg文章】
- 化合物虚拟筛选【一个公司网页介绍】+ 分子对接
- 图神经网络文献：
- 参考文献中这篇综述感觉可以看看【一篇谷歌学术搜索收藏】
