网络毒理学+113种机器学习+SHAP分析

文件目录

📁 网络毒理学+113种机器学习+SHAP分析
├── 🎬 01.网络毒理学联合SHAP分析简介.mp4
├── 🎬 02.软件安装.mp4
├── 🎬 03.GEO数据下载.mp4
├── 🎬 04.GEO数据注释.mp4
├── 🎬 05.单个数据矫正.mp4
├── 🎬 06.数据合并.mp4
├── 🎬 07.箱线图.mp4
├── 🎬 08.PCA分析.mp4
├── 🎬 09.差异分析.mp4
├── 🎬 10.WGCNA共表达分析.mp4
├── 🎬 11.差异基因和WGCNA模块基因取并集.mp4
├── 🎬 12.化合物结构.mp4
├── 🎬 13.化合物靶点(ChEMBL)  .mp4
├── 🎬 14.化合物靶点(SwissTargetPrediction).mp4
├── 🎬 15.化合物靶点(SEA).mp4
├── 🎬 16.化合物靶基因取并集.mp4
├── 🎬 17.化合物靶基因和疾病基因取交集.mp4
├── 🎬 18.化合物调控网络.mp4
├── 🎬 19.GO富集分析(功能).mp4
├── 🎬 20.KEGG富集分析(通路).mp4
├── 🎬 21.准备机器学习输入文件.mp4
├── 🎬 22.构建机器学习诊断模型.mp4
├── 🎬 23.SHAP可解释性分析.mp4
├── 🎬 24.火山图.mp4
├── 🎬 25.ROC曲线.mp4
├── 🎬 26.蛋白的结构数据.mp4
├── 🎬 27.分子对接.mp4
└── 📄 230.toxicityML资料.exe