Professor

김세이, 백민영, 신웅희

Learning Period

06-18-2025 ~ 11-30-2025

Course Introduction

멘토링 프로젝트 신청 및 합격자에게만 열려있는 과정입니다.(수강신청 불가)   교육 목표 :  딥러닝을 이용하여 분자를 다양한 차원으로 나타내고 이를 이용하여 독성 예측 모델을 구축함. 1,2차원 표현과 더불어 3차원 분자 구조에 대하여 다음 두가지를 이용함. 1) 3차원 구조 기반, 2) 단백질-리간드 도킹 기반 교육 기간 : 2025.07.01 ~ 2025.09.29 (12주) 교육 방법 : 토요일 오전 줌을 통한 온라인 진행, 필요시 오프라인 병행 교육 주제 1.기초교육 -LAIDD에 포함 된 관련 분야 기초교육 40시간 이수 2. 프로젝트 필수교육  -화학정보학을 이용한 분자 표현 -화학정보학을 이용한 머신러닝 -단백질-리간드 도킹 프로그램 -단백질-리간드 결합 지문 추출 3. 프로젝트 수행  -학습 데이터베이스 구축 -입력 데이터 생성 -머신러닝을 이용한 독성 모델 구축 -외부 데이터를 이용한 모델 평가

Students

10

Professor

권경표, 염민선

Learning Period

06-18-2025 ~ 11-30-2025

Course Introduction

멘토링 프로젝트 신청 및 합격자에게만 열려있는 과정입니다.(수강신청 불가) 교육목표 :  단백질-리간드 결합 및 분자 물성 기반 필터링 기법과 결합 자유에너지 기반 후보물질 스크리닝 방법 습득 교육기간 :   2025.07.01 ~ 2025.09.29 (12주) 교육 방법 : 교육생과 협의 후 오프라인 위주 진행(시간, 온라인 비율 및 지역은 협의 후 결정)      *참고 : 24년의 경우 오프라인(양재역 근처) 60%, 온라인 40%, 학습 시간은 매주 금요일 19시~20시 교육주제 -기초교육 :  LAIDD에 포함 된 관련 분야 기초교육 40시간 이상 이수 -프로젝트 교육 :  인공지능 및 분자동역학 기초,  인공지능 기반 단백질-리간드 결합 및 분자 물성 예측,  단백질-리간드 결합 자유에너지 예측 등 -프로젝트 수행 :  단백질-리간드 결합 및 분자 물성 기반 필터링,  결합 자유에너지 기반 후보물질 스크리닝

Students

11

Professor

남호정, 배봉성, 배해리

Learning Period

06-18-2025 ~ 11-30-2025

Course Introduction

멘토링 프로젝트 신청 및 합격자에게만 열려있는 과정입니다.(수강신청 불가) 1. 프로젝트명 : 저분자 화합물 생성 및 표적 단백질에 대한 활성 예측 2.교육목표 : LSTM 언어모델 이론 학습 및 실습을 통한 구현하고, 저분자 화합물 생성을 진행함. 또한, 언어모델 기반 생성 화합물을 이용한 표적 단백질에 대한 IC50 예측을 수행함 3.교육방법 : 추후 협의 후 온라인 진행 (필요 시 오프라인) 4.교육주제 -기초교육 : LAIDD에 포함 된 기초교육 50시간 이수 -필수교육 :  Python 이론 및 실습, PyTorch 이론 및 실습, LSTM 및 언어모델 이론, LSTM 개발 실습, Binding affinity 예측 모델 실습, 생성 화합물 post-processing 실습 -프로젝트 수행 : 단백질 표적 (IC50) 최적화 de novo 구조 생성 프로젝트    

Students

9

Professor

빈진혁, 현도영

Learning Period

06-18-2025 ~ 11-30-2025

Course Introduction

멘토링 프로젝트 신청 및 합격자에게만 열려있는 과정입니다.(수강신청 불가) 1.프로젝트명 : 멀티오믹스 데이터 통합분석을 통한 암치료 약물 타겟 발굴 2.교육기간 :  2025.07.01 ~ 2025.09.29 (12주) 3.교육목표 : 전사체-단백체-인산화단백체-단일세포 전사체 데이터 통합분석 능력 배양 4.교육방법 : 토요일 오전 오프라인 진행 (서울), 협의 후 온라인 진행 등 5.교육주제 -기초교육 : LAIDD에 포함 된 기초교육 40시간 이수 -필수교육 및 프로젝트 수행     (1) 개별 오믹스 데이터 수집 및 분석    (2) 멀티오믹스 데이터 통합분석    (3) 단일세포 전사체 데이터 통합을 통한 약물 타겟 발굴    (4) 암치료 약물 타겟 발굴 프로젝트 수행  

Students

10

Professor

김해린, 이주용, 장명현

Learning Period

06-18-2025 ~ 11-30-2025

Course Introduction

멘토링 프로젝트 신청 및 합격자에게만 열려있는 과정입니다.(수강신청 불가) 1.프로젝트명 : 딥러닝 기반의 단백질-리간드 상호작용 예측 및 가상 선별 2.교육기간 :  2025.07.01 ~ 2025.09.29 (12주) 3.교육목표 :실제 신약 타겟을 기반으로 가상 스크리닝을 통해 후보 물질을 찾는 과정을 실습함 4.교육방법 : 토요일 오전 줌을 통한 온라인 진행 (팀별 프로젝트를 위해 주중 온라인 진행 ) 5.교육주제 -기초교육 : LAIDD에 포함 된 기초교육 40시간 이수 -필수교육 : 단백질 리간드 도킹 계산 , 화학정보학 및 RDKit 기초, 머신러닝 기초, Random forest & XGBoost -프로젝트 수행 :ADMET 예측 방법 개발, 리간드 활성도 예측 방법 개발, 단백질 리간드 가상 스크리닝 방법 실습

Students

10

Professor

-

Learning Period

07-19-2024 ~ 11-15-2024

Course Introduction

- 주제 : 멀티오믹스 데이터 통합분석을 퉁한 암치료 약물 타겟 발굴 시스템생물학, 멀티오믹스, R프로그래밍 등의 학습을 통해 개별오믹스 데이터 수집 및 분석, 멀티오믹스 통합분석, 단일세포 전사체 데이터 통해 약물 타겟 발굴 멘토링을 수행해본다.   - 멘토 : 서울대학교 황대희 교수 (현)서울대학교 자연과학대학 생명과학부 (전)디지스트 뉴바이올로지 교수, 포스텍 조/부교수 시스템생물학 기반 연구수행 MIT 화학공학 박사

Students

10

Professor

-

Learning Period

07-18-2024 ~ 11-15-2024

Course Introduction

- 주제 : 딥러닝을 활용한 저해제 후보물질 거대 가상 스크리닝 실습     단백질-리간드 도킹 계산, 분자 물성 예측을 위한 머신러닝 & 딥러닝, autodock-GPU 활용 계산 등을 학습하여, 오토택신에 결합가능 저해제 및 코로나 바이러스 메인 프로테이즈 저해제 스크리닝을 수행해본다.   - 멘토 : 서울대학교 이주용 교수 (현)서울대학교 약학대학 제약학과 교수 (전)강원대학교 화학과 교수 (전)미국 국립보건원(NIH) 연구원 (전)고등과학원 계산과학부 연구원 계산화학 및 계산생물학 기반 인공지능 신약개발 서울대학교 자연과학대학 화학부 박사

Students

13

Professor

강성봉, 김상수, 김현우

Learning Period

07-16-2024 ~ 11-15-2024

Course Introduction

- 주제 : 유전역학 기반 복잡질환 신약 타겟 발굴 및 검증 GWAS(Genome-wide Association Study), eQTL(expression quantitative trait loci), TWAS(Transcriptome-wide Association Study) 등을 멘토링 하며, 공개 DB에서 타겟 질환의 GWAS 결과 데이터 확보, Mendelian Randomization(MR)을 통한 타겟 발굴 및 검증 등을 수행해본다.   - 멘토 : 숭실대학교 김상수 명예교수 (전)숭실대학교 의생명시스템학부 교수 (전)한국유전체학회 회장 (전)한국생명정보학회 부회장 (전)국가유전체정보센터장 아이오와 주립대학교 물리학 박사

Students

12

Professor

남호정, 배봉성, 배해리

Learning Period

07-16-2024 ~ 11-15-2024

Course Introduction

- 주제 : 저분자 화합물 생성 및 표적 단백질에 대한 활성 예측 Python, Pytorch, LSTM, VAE, Binding affinity 예측, 생성화합물 post-processing 등을 학습하며, MEK1(IC50)과 CDK(IC50)의 최적화 de novo 구조 생성 멘토링을 수행해본다.   - 멘토 : 광주과학기술원 남호정 교수 (현)광주과학기술원 전기전자컴퓨터공학부 교수 (현)광주과학기술원 인공지능연구소 소장 (현)한국연구재단 국책연구본부 AI신약분야 전문위원 (전)광주과학기술원 전기전자컴퓨터공학부 조교수/부교수 KAIST 바이오 및 뇌공학 박사

Students

10

Professor

-

Learning Period

07-16-2024 ~ 11-15-2024

Course Introduction

- 주제 : 단백질-리간드 결합 자유에너지 예측 모델 기계학습, 파이썬, 분자동역학, 딥러닝 등을 멘토링하며, 딥러닝 기반 리간드물성 예측모델과 단백질-리간드 결합 자유에너지 계산모델의 개발을 수행해본다.   - 멘토 : 나무ICT 염민선 연구소장 (현)나무ICT 기술연구소 소장 (전)한국과학기술정보연구원 슈퍼컴퓨팅응용센터 센터장 (전)과학기술연합대학원대학교 데이터 및 HPC 과학전공 정교수 서울대학교 박사, 펜실베니아주립대&노스웨스턴대학교 박사후연구원

Students

10

Professor

-

Learning Period

11-01-2023 ~ 12-31-2024

Course Introduction

2023 LAIDD 멘토링 선발 교육생을 대상으로 진행이 완료된 강좌입니다. 강의실을 통해 교육 내용과 결과물을 확인할 수 있습니다.    

Students

60

Professor

-

Learning Period

11-01-2023 ~ 12-31-2024

Course Introduction

2023 LAIDD 멘토링 선발 교육생을 대상으로 진행 완료된 강좌입니다. 강의실을 통해 교육 내용과 결과물을 확인할 수 있습니다.   

Students

49

Professor

-

Learning Period

11-01-2023 ~ 12-31-2024

Course Introduction

2023 LAIDD 멘토링 선발 교육생을 대상으로 진행 완료된 강좌입니다. 강의실을 통해 교육 내용과 결과물을 확인할 수 있습니다.   

Students

83

Professor

-

Learning Period

11-01-2023 ~ 12-31-2024

Course Introduction

2023 LAIDD 멘토링 선발 교육생을 대상으로 진행 완료된 강좌입니다. 강의실을 통해 교육 내용과 결과물을 확인할 수 있습니다.   

Students

58

Professor

-

Learning Period

11-01-2023 ~ 12-31-2024

Course Introduction

2023 LAIDD 멘토링 선발 교육생을 대상으로 진행 완료된 강좌입니다. 강의실을 통해 교육 내용과 결과물을 확인할 수 있습니다.   

Students

43