AI in Predicting Drug-protein Interaction(sequence-based) 수료증
모집인원999명
학습기간2024-03-01 ~ 2025-12-31
강의 소개 및 개요입니다.
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 성명  | 
 남호정  | 
 소속기관  | 
 GIST  | 
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 과목명  | 
 Lecture : AI in Predicting Drug-protein Interaction(sequence-based)  | 
 강의시간  | 
 2  | 
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 학습목표  | 
 1. 단백질 서열을 사용하여 화합물-단백질 상호작용을 예측하는 다양한 방법론을 학습한다.  | 
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강의 선수과목 및 준비사항입니다.
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 선수과목  | 
 Deep Learning Advanced (inductive bias, self-supervised learning, semi-supervised learning, Attention, Transformer  | 
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 참고자료  | 
 doi: 10.1093/bib/bbz157  | 
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 준비사항  | 
 Colab 접속 가능 환경  | 
AI in Predicting Drug-protein Interaction (sequence-based) 강의 과정입니다.
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 [화합물-단백질 상호작용 기본 개념] 화합물-단백질 상호작용 예측에 대한기본 개념을 배우고 화합물, 단백질의 기본 표현자들에 대하여 학습한다. -화합물-단백질 상호작용 기본 개념  | 
| 2 | 
 [화합물-단백질상호작용 예측 모델들] 화합물-단백질 상호작용 예측 모델들에 대한 구체적인 예시를 다룬다 -화합물-단백질 상호작용 예측 모델 관련 데이터베이스  |