LAIDD(Lectures on AI-driven Drug Discovery)

121 Course(s)

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생물학|

파이썬프로그래밍|

NGS와 AI를 이용한 항체 레퍼토리(repertoire) 분석

#NGS

#Python

#리눅스

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약동&약력학|

임상시험|

임상데이터|

비임상자료에 기반한 임상 약동학 예측

#임상 약동학

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단백질구조|

신약개발프로세스|

인공지능 기반 단백질 신약 설계

#단백질

#신약설계

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신약개발사례|

바이오의약품|

AI 신약개발을 위해 알아야 할 최신 항암제 개요

#항암제

Deep learning models for drug Response prediction

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약물탐색모델|

파이썬프로그래밍|

Deep learning models for drug Response prediction

#딥러닝

#약물 반응성 예측

#멀티오믹스

#바이오마커 발굴

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단백질구조|

단백질 구조 예측 및 단백질 설계를 위한 최신 딥러닝 기술

#단백질구조

# AlphaFold

# Diffusion Model

# RFDiffusion

Statistical analysis of high-dimensional genomic data using R

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유전체학|

Statistical analysis of high-dimensional genomic data using R

#SNP

#Genome

#Bioinformatics

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머신러닝|

인공지능 신약개발을 위한 자연어처리

#Pytorch

# Text representation

# BERT

# Transformer

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유전체학|

Bulk eQTL 방법을 이용한 질환 유전자 발굴

#eQTL

#전사체

#유전체

#신약타겟 발굴

#정밀의료

Early stage drug discovery를 위한 AI 파이프라인 설계

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약물탐색모델|

Early stage drug discovery를 위한 AI 파이프라인 설계

# 신약개발

#가상스크리닝

#독성예측

#생성모델

#강화학습

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바이오의약품|

In silico 항체 공학

#항체

#인공지능

#단백질설계

#신약개발

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약리시험&데이터|

ADME/T Data

#물리화학적 성질

#양자 계산

#ADME

#독성

#규제

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

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약물탐색모델|

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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DTI|

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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DTI|

AI 기반 protein-ligand interacton 예측 연구의 최신동향

#Pose prediction

# docking

# Drug Target Interaction

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신약개발사례|

AI 신약개발시 알아야 할 항암제 개요

#Chemotheraphy

# 세포독성항암제

# 표적항암제

# 면역항암제

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화학정보프로그래밍|

AI 적용을 위한 약물 fingerprint 및 유사도 계산

#Open barbel

# Pymol

# R프로그래밍

# 파일형식

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바이오데이터수집|

Big data in precision oncology

#R프로그래밍

# TCGA

# Mutation Profiling

# Clustering

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바이오분석기술|

Bionetwork analysis

#Functional Gene Network

# Cytoscape

# NetworkAnalyzer

# ClusterMaker2

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유전체학|

Cancer genome analysis

#R프로그래밍

# Mutation Abandance

# Tumor Mutation Burden

# CNA

Deep Learning Based Molecular Generation

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약물탐색모델|

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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시스템 생물학|

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

#Drug-Drug Interaction

#Drug Response

# ADEs

# Computing Environment

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유전체학|

Genomic Analysis

#Short Read Alignment

# SV

# CNV

# Variant Calling

Graph Neural Networks for Molecular Property Prediction

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약물최적화모델|

Graph Neural Networks for Molecular Property Prediction

#GCN

# GIN

# GAT

# SWA

Identifying therapeutic targets using biological graph

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바이오분석기술|

Identifying therapeutic targets using biological graph

#Open Target Platform

# PPI Graph

# Knowledge Graph

# Metabolism Graph

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머신러닝|

Introduction to Geometric Deep Learning

#Geometric

# Graph Neural Network

# 3D

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바이오프로그래밍|

Linux 기반 생물정보학 기초

#Linux

# Command line

# server

# shell script

Molecular design with deep generative models

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약물탐색모델|

Molecular design with deep generative models

#Juntion Tree VAE

# GENTRL

# Molecular Graph

# Language Model

Molecular Representation Learning & Property Prediction

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화학정보프로그래밍|

Molecular Representation Learning & Property Prediction

#PaDEL

# Chemspider

# Pharmacophore

# Discovery Studio

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바이오분석기술|

Multiomics analysis

#R프로그래밍

# 상관관계분석

# iCluster

# Deconvolution Method

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바이오분석기술|

Omics-based Pathway Analysis

#GSEA

# Gene Ontology

#Over represent Anaylsis

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바이오데이터수집|

파이썬프로그래밍|

Open API를 이용한 공공데이터 활용

#공공데이터

# OpenAPI

Overcoming Scientific Data Challenges in AI

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바이오데이터수집|

Overcoming Scientific Data Challenges in AI

#Data Governance

# Data Architecture

# Knowledge Management

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화합물데이터|

protein data bank 분석

#Python

# PDB Format

# PDB

# Uniprot

Starting

QSAR(Quantitative Structure Activity Relationship)

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화학정보프로그래밍|

QSAR(Quantitative Structure Activity Relationship)

#Molecular Descriptor

# DeepChem

# Bioactivity Prediction Model

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화학정보프로그래밍|

RDKit의 기초와 이를 이용한 화학정보학 실습

#Descriptor

# scikit-learn

# Common Structure

# SMARTS

Self-Supervised Learning for Molecular Graph

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화학정보프로그래밍|

Self-Supervised Learning for Molecular Graph

#Self-Supervised Learning (SSL)

# Graph Neural Networks (GNN)

# Molecular Graph

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임상데이터|

Virtual Clinical Trial Simulation

#임상시험

# 시뮬레이셩

# 임상시험 모델링

# 임상시험 최적화

구조 기반 가상 탐색을 활용한 유효물질 발굴과 인공지능을 활용한 유효물질 최적화

Certificate

약물최적화모델|

구조 기반 가상 탐색을 활용한 유효물질 발굴과 인공지능을 활용한 유효물질 최적화

#가상탐색

# 유효물질

# 구조기반

# Docking

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약물최적화모델|

그래프 트랜스포머를 활용한 분자물성 예측

#Python

# Deep Graph

# QM9

# Attention

Starting

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머신러닝|

기계학습

#결정트리

# 통계모델

# 신경망

# 전이학습

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바이오분석기술|

기계학습 및 네트워크 구조를 활용한 정밀의학

#Drug Response Prediction

# Biomarker

# Biological Network

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시스템 생물학|

네트워크 기반 멀티오믹스 데이터 통합 실습

#멀티오믹스

#시스템생물학

#네트워크생물학

#클러스터링

#생물정보학

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단백질구조|

단백질 구조 모델링

#Alpha-fold

# SWISS-PROT

# Template-based Modeling

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단백질구조|

단백질 서열 정렬 알고리즘과 실습

#pairwise alignment

# dynamic programming

# deep learning

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단백질구조|

단백질 언어 모델을 활용한 컨텍트 예측

#Python

# Pre-training Model

# Huggingface

# Contact Prediction

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DTI|

단백질-리간드 상호작용 계산을 위한 분자동역학 시뮬레이션

#열역학

# 분자동역학

# 시뮬레이션

# Protein-Ligand Interaction

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단백질구조|

단백질구조기반 신약설계법

#NMR

# X-ray

# Cryo-EM

# Drug Design

강좌

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