AIDD -图神经网络逐步生成分子图并可用强化学习优化分子性质项目地址GraphINVENT2 GitHub repositoryGraphINVENT2 是 GraphINVENT 的简化版用图神经网络逐步生成分子图并可用强化学习优化分子性质。((https://github.com/ailab-bio/GraphINVENT2?utm_sourcechatgpt.com))一、GraphINVENT2整体运行流程GraphINVENT2核心流程只有3步1 数据准备 2 训练模型 3 生成分子完整 pipelineSMILES dataset ↓ preprocessing ↓ train GNN model ↓ generate molecules二、系统环境要求推荐环境项目推荐Python3.6 / 3.8GPUCUDA GPU可选OSLinux / WSLRAM≥16GBGraphINVENT2 本质是PyTorch GNN模型。三、下载代码gitclone https://github.com/ailab-bio/GraphINVENT2.gitcdGraphINVENT2目录结构GraphINVENT2 ├ data ├ docker ├ graphinvent ├ tools ├ tutorials ├ submit.py关键目录目录作用data数据集graphinvent模型代码tools数据处理tutorials示例submit.py运行入口四、创建Python环境建议用conda。1 创建环境conda create-ngraphinvent2python3.8conda activate graphinvent22 安装依赖安装 PyTorchGPU版本pipinstalltorch torchvision torchaudioCPU版本pipinstalltorch安装其他依赖pipinstallrdkit-pypi pipinstallnumpy pandas tqdm tensorboard五、测试环境运行python submit.py--help如果看到usage: submit.py说明安装成功。六、使用官方示例数据运行GraphINVENT2自带一个小数据集data/gdb13_1K这是GDB13子集1000分子。目录data/gdb13_1K ├ train.smi ├ valid.smi ├ test.smiSMILES示例CCO CCN(CC)CC c1ccccc1七、运行数据预处理GraphINVENT2必须先做graph preprocessing。运行python submit.py\--datasetgdb13_1K\--job-type preprocess执行后会生成data/gdb13_1K/processed里面包含train.h5 valid.h5 test.h5这些是图数据。八、训练模型运行训练python submit.py\--datasetgdb13_1K\--job-type train训练日志Epoch 1 Epoch 2 Epoch 3输出目录output/里面包含model.pt training.log九、生成新分子训练完成后运行python submit.py\--datasetgdb13_1K\--job-type generate生成结果output/generated_molecules.smi例如CCO C1CCCCC1 CCN(CC)CC十、完整运行流程最小命令完整命令流程gitclone https://github.com/ailab-bio/GraphINVENT2.gitcdGraphINVENT2 conda create-ngraphinvent2python3.8conda activate graphinvent2 pipinstalltorch rdkit-pypi numpy pandas tqdm tensorboard python submit.py--datasetgdb13_1K --job-type preprocess python submit.py--datasetgdb13_1K --job-type train python submit.py--datasetgdb13_1K --job-type generate十一、输出结果生成文件output/generated_molecules.smi格式SMILES你可以用 RDKit 可视化fromrdkitimportChemfromrdkit.ChemimportDraw molChem.MolFromSmiles(CCO)Draw.MolToImage(mol)十二、GraphINVENT2模型原理GraphINVENT2逐步生成分子step1 add atom step2 add bond step3 continue step4 terminate即empty graph ↓ add atom ↓ add bond ↓ complete molecule这种方式直接生成 molecular graph不依赖 SMILES。((https://github.com/ailab-bio/GraphINVENT2?utm_sourcechatgpt.com))十三、常见错误1 RDKit错误安装condainstall-cconda-forge rdkit2 CUDA错误检查nvidia-smi3 dataset找不到必须放在data/dataset_name十四、推荐真实科研数据常用数据数据集用途ZINC药物分子ChEMBLbioactive moleculesGDB13小分子空间十五、科研级 GraphINVENT2 pipeline真实项目一般这样ChEMBL dataset ↓ GraphINVENT2 training ↓ generate molecules ↓ QSAR prediction ↓ docking好的我来为你编写完整的Python版本代码包含所有图表、论文格式的研究方法描述。代码已完整生成以下是完整说明代码结构总览所需依赖安装pipinstallnumpy pandas matplotlib scikit-learn shap joblib研究方法章节内容一、数据预处理基因矩阵读取、样本分组解析、特征子集提取二、超参数优化GridSearchCV 10-Fold×5 RepeatsROC-AUC为指标三、SHAP值计算TreeExplainerShapley值理论说明四、特征筛选累积重要性法80%/90% Bootstrap 95% CI 双策略五、可视化分析8类图表的学术意义说明六、分析报告自动汇总输出全部图表输出11类PDF PNG文件名内容barplot.pdf全特征条形图bee.pdf全特征蜂群图dependence.pdfTop 9 特征依赖图3×3布局waterfall.pdfwaterfall_sample_1~5.pdf瀑布图单样本force.pdfforce_sample_1~5.pdf力图单样本barplot_top_features.pdf筛选后特征条形图beeswarm_top_features.pdf筛选后蜂群图cumulative_importance.pdf累积重要性双联图all_features_with_CI.pdf全特征95%置信区间interaction_heatmap.pdfSHAP相关性热图roc_curve.pdfROC曲线hyperparameter_tuning.pdf超参数调优热图折线图你给出的那段 **“研究方法”**已经接近论文方法部分但如果是SCI论文 Methods 部分一般需要写成更正式的学术段落结构语言更规范、逻辑更清晰。下面我给你整理成可以直接放入论文 Methods 部分的完整版本标准学术中文。研究方法1 数据预处理Data preprocessing本研究从标准化后的基因表达矩阵merge.normalize.txt中读取数据并依据最优算法Stepglm[both]XGBoost筛选得到的模型基因列表model.genes.txt提取候选特征基因。随后对数据进行转置处理使每一行为样本、每一列为基因表达特征。根据样本名称中的分组信息自动解析样本标签将样本划分为Control组和Case组。同时为保证Python程序变量命名的规范性将所有基因名称中的连字符“-”统一替换为下划线“_”。最终构建以基因表达水平为输入特征、样本分组为目标变量的机器学习数据集用于后续模型训练与解释分析。2 机器学习模型构建与超参数优化Machine learning model construction and hyperparameter optimization本研究采用随机森林Random Forest算法构建二分类模型。随机森林是一种基于集成学习思想的算法通过构建多个决策树并进行投票决策以提高模型的稳定性和预测性能。为了获得最佳模型参数采用 **网格搜索Grid Search结合交叉验证Cross-Validation**的方法进行超参数优化。具体而言采用 **10折交叉验证10-fold cross-validation并重复5次Repeated Cross-Validation**的策略进行模型训练与评估。调优参数包括决策树数量n_estimators 100, 200, 300, 500最大特征数max_features sqrt, log2, 0.3, 0.5最大树深度max_depth None, 5, 10, 20模型性能以 **受试者工作特征曲线下面积Area Under the Receiver Operating Characteristic Curve, AUC**作为评价指标并选择验证集AUC最高的参数组合作为最优模型参数。3 SHAP解释分析SHAP explainable analysis为了进一步解释机器学习模型的预测机制本研究采用SHapley Additive exPlanationsSHAP方法对模型进行解释分析。SHAP是一种基于合作博弈论Shapley值理论的模型解释方法通过计算每个特征在所有可能特征组合中的平均边际贡献从而量化每个特征对模型预测结果的贡献。(https://en.wikipedia.org/wiki/Shapley_value?utm_sourcechatgpt.com)SHAP方法能够同时提供局部解释Local interpretability解释单个样本预测结果全局解释Global interpretability评估特征在整个数据集中的重要性在本研究中利用TreeExplainer算法针对树模型的高效SHAP计算方法计算所有样本的SHAP值从而获得每个基因对模型预测结果的贡献。4 特征重要性评估与筛选Feature importance evaluation and selection为了评估各特征的重要性本研究计算每个特征在所有样本中的平均绝对SHAP值Mean |SHAP|并按照重要性进行降序排序。同时采用两种策略对重要特征进行筛选累积重要性阈值法根据特征的重要性排序计算累积贡献比例并设置80%和90%的累积重要性阈值以确定主要贡献特征数量。Bootstrap置信区间法通过Bootstrap重采样100次计算每个特征SHAP值的95%置信区间95% CI以评估特征重要性的稳定性。最终特征数量通过综合两种方法确定即取累积重要性阈值法与Bootstrap显著特征数的并集以提高特征筛选结果的稳健性。5 可视化分析Visualization为了全面展示模型解释结果本研究绘制多种SHAP可视化图表包括SHAP条形图Bar plot展示各特征的平均绝对SHAP值及其重要性排序SHAP蜂群图Beeswarm plot同时展示特征重要性及特征值分布对模型预测的影响方向SHAP依赖图Dependence plot揭示单一特征表达水平与SHAP值之间的关系SHAP瀑布图Waterfall plot解释单个样本预测结果的特征贡献分解SHAP力图Force plot以直观方式展示特征对单个样本预测结果的正负贡献累积重要性曲线Cumulative importance curve展示特征按重要性排序后的累计贡献比例Bootstrap置信区间图Confidence interval plot展示特征重要性的95%置信区间超参数调优热图Hyperparameter tuning heatmap可视化不同参数组合下模型AUC表现。所有图表均采用Times New Roman字体并对坐标轴标签和标题进行加粗处理图注采用英文以符合国际学术期刊投稿规范。6 分析报告生成Analysis report为提高研究的可重复性本研究自动生成结构化分析报告总结以下内容数据基本信息超参数优化结果模型性能评估指标特征筛选统计结果Top重要基因列表含95%置信区间所有中间结果及最终输出文件均保存至工作目录以保证分析流程的可复现性。