Link-Prediction für Wirkstoff-Target-Vorhersage in der Wirkstoffforschung
Übersicht
Worum es bei diesem Projekt geht.
Du bekommst einen heterogenen Graph mit 18.000 Wirkstoffen, 4.500 Proteinen, bekannten Interaktionen und Wirkstoff-/Protein-Features (chemische und Sequenz-Embeddings). Implementiere ein Link-Prediction-Modell (z. B. mit Heterogeneous GraphSAGE) mit Negativ-Sampling. Evaluiere mit Hits@10 und Mean Reciprocal Rank auf einem zeitlichen Holdout (Interaktionen, die in den letzten 6 Monaten in der Wissensbasis hinzukamen). Liefere Modell, Top-20-Kandidaten-Liste und einen 4-seitigen Bericht für die Lab-Leitung.
Das Briefing
Was Du tust und was Du zeigst.
Liefere Link-Prediction-basierte Wirkstoff-Target-Kandidaten für das Pharma-Spin-off, die in einem zeitlichen Holdout-Test bessere Treffer-Quoten zeigen als die heute genutzte Heuristik.
Earning criteria — what you'll demonstrate
- Link-Prediction auf heterogenen Graphen umsetzen
- Negativ-Sampling-Strategien für Drug-Discovery-Daten begründet wählen
- Zeitliche Holdouts in biomedizinischen Wissensbasen sauber konstruieren
- Forschungsergebnisse für Lab-Prioritäten kondensieren
Studienpassung
Wo dies in Dein Studium passt.
Schärft dieselben Fähigkeiten, die Dein Studium von Dir erwartet.
Fähigkeiten
Fähigkeiten, die Du unter Beweis stellst.
Jede taucht auf Deinem verifizierten Zertifikat auf.
Karrieren
Berufe, auf die dies Dich vorbereitet.
Echte Berufsbezeichnungen. Echte Skill-Brücken. Wähle die, die Deinem Werdegang am nächsten kommt.
Karrierewege, die das aufbaut
Kanonische RollenML-Forscher:in
Link-Prediction auf biomedizinischen Wissensgraphen ist ein klassisches Forschungs-Aufgabenfeld in Pharma-Spin-offs; das Projekt ist ein starkes Portfolio-Stück.
Dieses Projekt schärft
- link-prediction
- heterogeneous-graphs
- drug-discovery
Forschungswissenschaftler:in
Saubere Eval mit zeitlichem Holdout und Kalibrierung ist Methodik-Pflicht in Pharma-Forschungs-Laboren.
Dieses Projekt schärft
- evaluation
- link-prediction
- graphsage
Angewandte:r KI-Wissenschaftler:in
Forschungsmethoden in Lab-Prioritäten zu übersetzen ist das tägliche Brot angewandter KI-Wissenschaftlerinnen in Drug-Discovery-Startups.
Dieses Projekt schärft
- drug-discovery
- pytorch-geometric
- evaluation
Noch eine Sache