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11-25-2024 ~ 12-31-2029
Course Introduction
성명 김은지 소속기관 코오롱인더스트리 강의 명 (주제) 화학정보학의 기초: AI와 계산 화학으로 풀어보는 신약 개발 학습목표 이 강의는 화학정보학의 기초를 배우고, AI, 분자동역학, 양자계산을 신약 개발에 어떻게 활용하는지 설명합니다. 참가자는 약물 설계와 용해도 파라미터 예측 등 중요한 화학적 특성을 예측하는 방법을 익히게 됩니다. 분야 AI □ Bio Chem □ Drug 단계 기초
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03-01-2024 ~ 12-31-2024
Course Introduction
강의 소개 및 개요입니다. 성명 남호정 소속기관 GIST 과목명 Lecture : AI in Predicting Drug-protein Interaction(sequence-based) 강의시간 2 학습목표 1. 단백질 서열을 사용하여 화합물-단백질 상호작용을 예측하는 다양한 방법론을 학습한다.2. 기계학습, 딥러닝 기반 화합물-단백질 상호작용 예측 모델들에 대해 학습한다. 강의 선수과목 및 준비사항입니다. 선수과목 Deep Learning Advanced (inductive bias, self-supervised learning, semi-supervised learning, Attention, Transformeretc.)Graph Deep Learning(GCN, GAT, GIN, GGNN, MPNN, etc.) 참고자료 doi: 10.1093/bib/bbz157doi: 10.1093/bib/bbab046 준비사항 Colab 접속 가능 환경
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03-01-2024 ~ 12-31-2024
Course Introduction
강의 소개 및 개요입니다. 성명 김우연 소속기관 KAIST 과목명 AI in Predicting Protein-Ligand Interaction (structure-based) 강의시간 8 학습목표 1.단백질 구조 기반 Protein-Ligand Interaction 에 대한 다양한 AI 예측 모델들을 살펴본다. 2. 예측의 정확도 및 일반화 측면에서 다양한 방법들의 장단점을 이해한다. 강의 선수과목 및 준비사항입니다. 선수과목 al Screening (이주용), Deep learning approach (김동섭), Deep learning frameworks (김학수), Deep learning Basic (김학수 참고자료 981 (2019)), GNN-Torg (JCIM, 59, 4131 (2019)), GNN-Jiang(RSCAdv 20, 20701 (2020)), DeepFusion (JCIM, 61, 1583 (2021)), PoseR 준비사항 x
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03-01-2024 ~ 12-31-2024
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강의 소개 및 개요입니다. 성명 황상연 소속기관 HITS 과목명 Al 기반 protein-ligand interaction 예측 연구의 최신동향 강의시간 4 학습목표 Al 기반 protein-ligand interaction 예측 연구의 최신 동향 (2022) Protein-ligand interaction (PL) 예측을 위한 딥러닝 모델 연구의 최신 동향을 알아본다. 강의는 논문 리뷰로 진행되며, 2020년도 이후의 주목할 만한 PL 예측 모델 연구들을 살피고 관련하여 결합구조 예측 모델의 일부 또한 살핀다. 강의 선수과목 및 준비사항입니다. 선수과목 (권장) Al in Predicting Drug-Protein Interaction (sequence-based) (권장) Al in Predicting Protein-Ligand Interaction (structure-based) 참고자료 리뷰 대상 논문들 준비사항 없음
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03-01-2024 ~ 12-31-2024
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강의 소개 및 개요입니다. 성명 이민호 소속기관 동국대학교 과목명 AI 적용을 위한 약물 fingerprint 및 유사도 계산 강의시간 3 학습목표 1. 약물 파일 포맷의 종류와 개념을 이해하고 이를 데이터베이스로부터 내려받아 활용할 수 있다.2. 약물간의 유사도를 R 프로그래밍 언어를 통해 계산할 수 있다.
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03-01-2024 ~ 12-31-2024
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강의 소개 및 개요입니다. 성명 이일구 소속기관 팜캐드 과목명 Deep Learning based Molecular Generation 강의시간 4 학습목표 1. De novo molecular generation 모델의 핵심 방법을 학습한다.2. pytorch 를 이용하여 RNN, ChemicalVAE 모델을 직접 구현한다. 강의 선수과목 및 준비사항입니다. 선수과목 - 딥러닝 기초 (CNN, RNN, 뉴럴넷 학습 이론)- Pytorch 기초 참고자료 - Generating Focused Molecule Libraries for Drug Discovery with Recurrent Neural Networks- Automatic Chemical Design Using a Data-Driven Continuous Representation of Molecules 준비사항 - 노트북 사용- python3 및 pytorch 사용- jupyter notebook 사용
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03-01-2024 ~ 12-31-2024
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강의 소개 및 개요입니다. 성명 김현욱 소속기관 KAIST 과목명 Disease-Target-Drug relationship analysis from multi-dimensional data 강의시간 1시간 학습목표 1. 소프트웨어 사용을 위한 컴퓨팅 환경 학습2. 약물상호작용, 약물부작용 등 다양한 약물반응의 예측을 위한 머신러닝 기반 프로그램 소개 강의 선수과목 및 준비사항입니다. 선수과목 AI 기초 (Python programing, machine learning); Chemoinformatics 분야 기초 (molecular representation 관련) 및 중급 과목 (특히 RDKit 관련) 참고자료 프로그램 관련 논문들 준비사항 -
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03-01-2024 ~ 12-31-2024
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강의 소개 및 개요입니다. 성명 류성옥 소속기관 Galux 과목명 Graph Neural Networks for Molecular Property Prediction 강의시간 7 학습목표 1. Python 언어의 기본 문법을 익혀 기본적인 코딩을 할 수 있다2. Python 프로그래밍에서 필요한 기초적인 변수, 연산, 문자열, 조건문, 반복문, 함수 등을 학습한다. 강의 선수과목 및 준비사항입니다. 선수과목 참고자료 * GNN github repository, https://github.com/SeongokRyu/Graph-neural-networks* Bayesian learning github repository, https://github.com/SeongokRyu/Bayesian-deep-learning* Reliable GNN github repository, https://github.com/AITRICS/mol_reliable_gnn 준비사항 PyTorch 를 설치 및 활용가능한 노트북, 혹은 Google Colab 활용Dataset은 MoleculeNet 및 Therapeutic Data Commons 의 open benchmark를 활용예정
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03-01-2024 ~ 12-31-2024
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강의 소개 및 개요입니다. 성명 임재창 소속기관 HITS 과목명 Molecule design with deep generative models 강의시간 4 학습목표 1. 다양한 딥러닝 기반 분자 생성모델을 리뷰한다.2. 신약개발에 있어 딥러닝 기반 분자 생성모델의 응용연구에 대해서 이해한다. 강의 선수과목 및 준비사항입니다. 선수과목 딥러닝 기초과목 참고자료 - 준비사항 -
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03-01-2024 ~ 12-31-2024
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강의 소개 및 개요입니다. 성명 이세한 소속기관 Hits 과목명 Molecular Representation Learning & Property Prediction 강의시간 5 학습목표 1. 분자 표현을 이해하고 인공지능 학습에 활용 할 수 있다.2. SMILES, fingerprint, pharmacophore, embedding 등의 분자 구조 표현 방법을 학습한다. 강의 선수과목 및 준비사항입니다. 선수과목 - 참고자료 - 준비사항 노트북 사용, discovery studio visualizer & PaDEL 설치
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03-01-2024 ~ 12-31-2024
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강의 소개 및 개요입니다. 성명 김동섭 소속기관 KAIST 과목명 QSAR 강의시간 5 학습목표 1. QSAR 모델 개발 과정2. 화합물구조의 수식화와 Descriptors3. QSAR를 위한 기계학습법4. Bioactivity prediction5. Proteochemometric modeling
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03-01-2024 ~ 12-31-2024
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강의 소개 및 개요입니다. 성명 이주용 소속기관 서울대학교 과목명 RDKit의 기초와 이를 이용한 화학정보학 실습 강의시간 10 학습목표 1. RDKit의 기본 기능을 익혀 기본적인 분자 입출력 및 물성 분석을 할 수 있다2. Cheminformatics의 기본 개념을 이해하고 실제로 최신 연구에서 어떻게 사용되고 있는지 살펴본다 강의 선수과목 및 준비사항입니다. 선수과목 파이썬, 주피터 노트북, anaconda 또는 venv 같은 가상환경 생성 프로그램 참고자료 www.rdkit.org, 핸즈온 머신러닝 (한빛 미디어) 준비사항 파이썬, 주피터 노트북, 아나콘다 패키지 관리자가 설치된 PC 필요
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03-01-2024 ~ 12-31-2024
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구조 기반 가상 탐색을 활용한 유효물질발굴과 인공지능을 활용한 유효물질 최적화 강의 과정입니다. 성명 이세한 소속기관 ㈜히츠 과목명 구조 기반 가상 탐색을 활용한 유효물질발굴과 인공지능을 활용한 유효물질 최적화 강의시간 3시간 학습목표 1) 신약 개발 초기 단계에서의 유효물질 발굴을 위한 가상 탐색과2) 발굴한 유효물질의 최적화하기 위한 Hit-to-Lead 기초 이론을 학습한다.
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03-01-2024 ~ 12-31-2024
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강의 소개 및 개요입니다. 성명 이유한 소속기관 카카오브레인 과목명 그래프 트랜스포머를 활용한 분자물성 예측 강의시간 1시간 학습목표 Attention 알고리즘을 이해한다. 그래프 데이터에 attention이 어떻게 쓰이는지 이해하고, 실습으로 이해도를 높인다. 강의 선수과목 및 준비사항입니다. 선수과목 Attention for Deep Learning 참고자료 A Generalization of Transformer Networks to Graphs (https://arxiv.org/abs/2012.09699?amp=1) 준비사항 우분투 환경
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03-01-2024 ~ 12-31-2024
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강의 소개 및 개요입니다. 성명 허승룡 소속기관 굿인텔리전스 과목명 단백질 서열정렬 알고리즘 구현 실습 강의시간 2시간 학습목표 단백질 서열 정렬에 대한 이해와 pairwise alignment에 대한 프로그램을 구현 할 수 있다. 강의 선수과목 및 준비사항입니다. 선수과목 Python Programming 참고자료 https://gist.github.com/num3ric/1222752 https://3n.wikipedia.org/wiki/Needleman-Wunsch_algorithm https://en.wikipedia.org/wiki/Smith-Waterman_algorithm 준비사항 python3 설치, Linux terminal 환경
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생물학 & 생물정보학|
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03-01-2024 ~ 12-31-2024
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강의소개 및 개요입니다. 성명 최정모 소속기관 부산대학교 화학과 과목명 단백질-리간드 상호작용 계산을 위한 분자동역학 시뮬레이션 방법 강의시간 4시간 학습목표 분자동역학(molecular dynamics; MD) 시뮬레이션 방법의 기초를 익히고, 신약 개발에 널리사용되는 단백질-리간드 상호작용 계산에 응용한다. 강의 선수과목 및 준비사항입니다. 선수과목 기초화학 참고자료 Smit and Frankel, Understanding Molecular Simulation: From Algorithms to Applications 준비사항 해당없음
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03-01-2024 ~ 12-31-2024
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성명 김화종 소속기관 강원대학교 과목명 신약개발에 필요한 머신러닝 이해 강의시간 9 모듈 학습목표 신약개발에 필요한 화합물 데이터를 다루는 방법을 배우고 화합물의 속성을 수치 테이블로 표현하는 방법, Fingerprint, 그래프 등으로 표현하는 분자 표현형을 설명한다. 머신러닝 모델을 구현하는 방법과 랜덤포레스트, MLP, CNN, Graph CNN 등을 배우고 VAE와 GAN 등 생성 모델을 이용한 분자 생성 방법을 배운다.
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03-01-2024 ~ 12-31-2024
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강의 소개 및 개요입니다. 성명 김동휘 소속기관 MERCK 과목명 유기 역합성 (Retrosynthesis) SW를 이용한 효율적인 합성 경로 파악 강의시간 1 학습목표 1. Computer Assisted Synthesis Design(CASD)의 역사와 주요 연구 사례2. CASD를 활용한 적용 사례를 학습하고, 이를 통해 효율적인 합성 경로를 파악한다
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03-01-2024 ~ 12-31-2024
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강의 소개 및 개요입니다. 성명 정세희 소속기관 CAS 과목명 인공지능 및 빅데이터를 활용한 신규 화합물 발굴 강의시간 1시간 학습목표 Explore overall workflow of syntheses of novel compounds using CAS SciFinder Discovery Platform 강의 선수과목 및 준비사항입니다. 선수과목 참고자료 https://www.cas.org/solutions/cas-scifinder-discovery-platform 준비사항
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03-01-2024 ~ 12-31-2024
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강의 소개 및 개요입니다. 성명 이주용 소속기관 강원대학교 화학생화학부 과목명 화학 정보학 데이터베이스 강의시간 2 시간 학습목표 본 수업에서는 화학 정보학에서 자주 사용되는 다양한 데이터 베이스들의 종류와 특징에 대해서 알아본다. 각 데이터베이스에서 신약 개발과 관련된 정보를 찾는 간략한 방법에 관해서 알아본다. 강의 선수과목 및 준비사항입니다. 선수과목 - 일반화학 참고자료 - 준비사항 인터넷이 연결된 컴퓨터와 웹브라우저
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