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完成斯坦福大学《药物发现与人工智能》在线课程(edX平台),系统学习机器学习与深度学习在靶点预测、虚拟筛选中的应用。
熟练运用AutoDock Vina开展分子对接,并结合PyTorch与RDKit构建化合物活性预测模型,覆盖特征工程到模型评估全流程。
在内部苗头化合物筛选任务中,设计多轮虚拟筛选流程,将机器学习打分与分子动力学模拟结合,使筛选命中率较传统方法提升约10%。

热爱医药研发事业,习惯以严谨与耐心对待每一组实验数据;拥有扎实的化学合成与制剂知识,在项目推进中保持清晰的规划意识,能协调多方资源共同解决问题;熟悉各类药品研发规范,具备良好的专利与申报资料写作能力,同时关注AI制药、新剂型等前沿方向。希望在新的研发岗位上持续贡献专业价值。
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熟练运用AutoDock Vina开展分子对接,并结合PyTorch与RDKit构建化合物活性预测模型,覆盖特征工程到模型评估全流程。
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