2 Course(s)
Professor
-
Learning Period
03-01-2024 ~ 12-31-2024
Course Introduction
강의 소개 및 개요입니다. 성명 이주용 소속기관 강원대학교 화학생화학부 과목명 단백질 구조 모델링 강의시간 2 시간 학습목표 본 수업에서는 구조 기반의 신약 개발을 위해 필수적인 단백질 구조 모델링의 방법의 이론적인 기초와 실습을 수행한다. 구조 모델링을 위해서 기존의 template-based 방법 및 최근 제안된 AlphaFold를 포함한 딥러닝 기반의 방법을 실습한다. 강의 선수과목 및 준비사항입니다. 선수과목 - 생물정보학 개론, 생화학 참고자료 - Jumper, J., Evans, R., Pritzel, A. et al. Highly accurate protein structure prediction with AlphaFold. Nature 596, 583–589 (2021). https://doi.org/10.1038/s41586-021-03819-2 - Mirdita, M., Schütze, K., Moriwaki, Y. et al. ColabFold: making protein folding accessible to all. Nat Methods 19, 679–682 (2022). https://doi.org/10.1038/s41592-022-01488-1 준비사항 인터넷이 연결된 컴퓨터와 웹브라우저
Students
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생물학 & 생물정보학|
화학 & 화학정보학|
강의 소개 및 개요입니다. 성명 석차옥 소속기관 서울대학교 과목명 신약개발을위한단백질구조예측및상호작용예측 강의시간 11 학습목표 1. 첨단 단백질 구조 예측 및 상호작용 예측의 원리를 배우고 예측 가능 범위를 파악한다.2. 신약개발에 활용될 수 있는 관련 소프트웨어 및 웹서버 활용법에 대해 익힌다. 강의 선수과목 및 준비사항입니다. 선수과목 선수과목 또는 관련과목 참고자료 https://www.rcsb.org/ Muhammed, Muhammed Tilahun, and Esin Aki‐Yalcin. "Homology modeling in drug discovery: Overview, current applications,and future perspectives." Chemical biology & drug design 93.1 (2019): 12-20.Ovchinnikov, Sergey, et al. "Protein structure determination using metagenome sequence data." Science 355.6322 (2017): 294- De Vivo M et al. Role of Molecular Dynamics and Related Methods in Drug Discovery. J. Med. Chem. (2016). Leaver-Fay A, Tyka M, Lewis SM, Lange OF, Thompson J, et al. "Rosetta3 an object-oriented software suite for the simulationand design of macromolecules". Methods Enzymol 487 (2010): 545–574.; Schoeder C T et al. "Modeling Immunity with Rosetta:Methods for Antibody and Antigen Design" Biochemistry 60 (2021): 825−846. C Norn et al, Protein sequence design by explicit energy landscape optimization. PNAS 2021. Mason, Derek M., et al. "Optimization of therapeutic antibodies by predicting antigen specificity from antibody sequence via deeplearning." Nature Biomedical Engineering 5.6 (2021): 600-612.https://wenmr.science.uu.nl/prodigy/https://zhanglab.dcmb.med.umich.edu/SSIPe/ 준비사항 노트북 사용, 사이트 가입, 프로그램 설치 등 준비사항 : FoldIt 웹사이트 가입 (https://fold.it/) : trDesign (https://github.com/gjoni/trDesign) 및 tensorflow 1.13 or 1.14
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신약개발 & 제약산업|