LAIDD(Lectures on AI-driven Drug Discovery)

42개의 강의가 검색되었습니다.

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인공지능 & 프로그래밍|

화학 & 화학정보학|

데이터-AI-로봇 기반의 SW,HW 복합 실험 플랫폼의 설계와 활용

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인공지능 & 프로그래밍|

생물학 & 생물정보학|

화학 & 화학정보학|

노코딩 AI 신약개발- 오렌지로 시작하는 데이터 과학

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생물학 & 생물정보학|

화학 & 화학정보학|

신약개발 & 제약산업|

바이오파운드리를 이용한 천연/비천연 신약 후보 물질 스크리닝 및 생산

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생물학 & 생물정보학|

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인과 지식 조립, 예측 모델 생성 AI

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신약개발 & 제약산업|

최신 신약개발 경향

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화학 & 화학정보학|

신약개발 & 제약산업|

초보자를 위한 데이터·AI 기반 약물 표적 발굴

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화학 & 화학정보학|

화학정보학의 기초: AI와 계산 화학으로 풀어보는 신약 개발

AI in Predicting Drug-protein Interaction(sequence-based)

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화학 & 화학정보학|

AI in Predicting Drug-protein Interaction(sequence-based)

#Keras

#ProtVec

#GDSC

#Protein Representation

AI in Predicting Protein-Ligand Interaction (structure-based)

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AI in Predicting Protein-Ligand Interaction (structure-based)

#Virtual Screening

# CNN

# GCN

# Binding Pose Prediction

AI 기반 protein-ligand interacton 예측 연구의 최신동향

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AI 기반 protein-ligand interacton 예측 연구의 최신동향

#Pose prediction

# docking

# Drug Target Interaction

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AI 적용을 위한 약물 fingerprint 및 유사도 계산

#Open barbel

# Pymol

# R프로그래밍

# 파일형식

Deep Learning Based Molecular Generation

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Deep Learning Based Molecular Generation

#Pytorch

#Variational Autoencoder

# Character RNN

# KL Divergence

Disease-Target-Drug relationship analysis from multi-dimensional data

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Disease-Target-Drug relationship analysis from multi-dimensional data

#Drug-Drug Interaction

#Drug Response

# ADEs

# Computing Environment

Early stage drug discovery를 위한 AI 파이프라인 설계

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Early stage drug discovery를 위한 AI 파이프라인 설계

# 신약개발

#가상스크리닝

#독성예측

#생성모델

#강화학습

Graph Neural Networks for Molecular Property Prediction

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Graph Neural Networks for Molecular Property Prediction

#GCN

# GIN

# GAT

# SWA

Molecular design with deep generative models

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Molecular design with deep generative models

#Juntion Tree VAE

# GENTRL

# Molecular Graph

# Language Model

Molecular Representation Learning & Property Prediction

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Molecular Representation Learning & Property Prediction

#PaDEL

# Chemspider

# Pharmacophore

# Discovery Studio

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protein data bank 분석

#Python

# PDB Format

# PDB

# Uniprot

스타팅

QSAR(Quantitative Structure Activity Relationship)

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화학 & 화학정보학|

QSAR(Quantitative Structure Activity Relationship)

#Molecular Descriptor

# DeepChem

# Bioactivity Prediction Model

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화학 & 화학정보학|

RDKit의 기초와 이를 이용한 화학정보학 실습

#Descriptor

# scikit-learn

# Common Structure

# SMARTS

구조 기반 가상 탐색을 활용한 유효물질 발굴과 인공지능을 활용한 유효물질 최적화

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구조 기반 가상 탐색을 활용한 유효물질 발굴과 인공지능을 활용한 유효물질 최적화

#가상탐색

# 유효물질

# 구조기반

# Docking

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그래프 트랜스포머를 활용한 분자물성 예측

#Python

# Deep Graph

# QM9

# Attention

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화학 & 화학정보학|

단백질 구조 모델링

#Alpha-fold

# SWISS-PROT

# Template-based Modeling

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단백질 서열 정렬 알고리즘과 실습

#pairwise alignment

# dynamic programming

# deep learning

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단백질-리간드 상호작용 계산을 위한 분자동역학 시뮬레이션

#열역학

# 분자동역학

# 시뮬레이션

# Protein-Ligand Interaction

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도킹 프로그램 사용 실습

#Python

# pdbqt

# AutoDock Vina

# Openbabel

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딥러닝을 이용한 단백질 도킹

#Python

# GNN

# Equidock

# SE(3)-equivariance

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분자생성모델 연구동향 리뷰

#Generation Model

# Synthesizability

# Druglikeness

# 구조 최적화

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신약개발에 필요한 머신러닝 이해

#분자 표현법

# 임베딩 벡터

# 그래프 모델

# 생성 모델

# 예측 모델

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신약개발을 위한 다중모달 표현학습

#Inductive Bias

# Embedding

# Transformer

# Graph

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신약후보물질 탐색 및 최적화를 위한 딥러닝 모델

#Docking

# 약물 최적화

# 강화학습

# 결합도 예측

유기 역합성 (Retrosynthesis) SW를 이용한 효율적인 합성 경로 파악

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유기 역합성 (Retrosynthesis) SW를 이용한 효율적인 합성 경로 파악

#CASD

# LHASA

# SYNTHIA

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유기화학개론

#유기반응

# 분자궤도함수

# 산

# 염기

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의약화학 기초

#약동학

# 약물발굴

# 약물설계

# 표적

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화학 & 화학정보학|

인공지능 및 빅데이터를 활용한 신규 화합물 발굴

#SciFinder

# Retrosynthesis

# Chemscape

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화학 & 화학정보학|

일반화학 기초

#분자구조

# 열역학

# 산염기

# 화학평형

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천연물 의약품 개발을 위한 딥러닝 예측기술 활용

#천연물 의약품

#딥러닝

#Python

#천연물 모델링

#Deep Neural Network (DNN)

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화학데이터베이스를 활용한 가상 탐색 기법

#API

# Docking

# Virtual Screening

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화학시뮬레이션을 위한 화학이론

#분자동력학

#분자역학

#단백질 구조

#신약개발

#시뮬레이션

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화학정보학 데이터베이스

#Pubchem

# ZINC

# CCDC

# Binding DB

# ChEMBL

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화학정보학개론

#신약개발과정

# CADD

# Druglikeness

# 화합물DB

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화학정보학을 위한 Deep learning 기술

#Variational Autoencoder

# scikit-learn

# Inverse Molecular Design

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