Ligand screening의 인공지능 활용 최신기술 수료증
모집인원9,999명
학습기간2024-10-29 ~ 2029-12-31
강좌 소개
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성명 |
이주용 |
소속기관 |
서울대학교 약학대학 |
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강의 명 (주제) |
Ligand screening의 인공지능 활용 최신기술 |
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학습목표 |
리간드 도킹에 관련된 최신 인공지능을 활용한 기술 동향을 확인하고 활용할 수 있는 지식을 습득한다. |
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분야 |
AI, Bio, Chem, Drug |
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단계 |
심화 |
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과정 소개
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목차 (강의시간) |
강의내용 |
실습여부 |
교수자 |
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1 |
단백질-리간드 도킹 계산 이론 |
X |
본인 |
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2 |
리간드 결합자리 예측 이론 및 실습 |
X |
본인 |
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3 |
Autodock을 이용한 단백질-리간드 도킹 계산 실습 |
O |
본인 |
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4 |
Autodock과 AI 모델을 이용한 가상 선별 |
O |
본인 |
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5 |
Docking score predictor를 이용한 거대 가상 선별 |
O |
본인 |
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6 |
Diffusion 모델과 단백질 구조를 이용한 리간드 도킹 |
O |
본인 |
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선수과목 |
파이썬 기초, RDKit, 파이토치 기초 |
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참고자료 |
Autodock4.2.6 manual, https://autodock.scripps.edu/wp-content/uploads/sites/56/2021/10/AutoDock4.2.6_UserGuide.pdf |
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준비사항 |
Colab 계정 |
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본인은 귀 기관에서 정한 제반사항을 준수하여 강의를 개발하고자 합니다. 신청인 이 주 용 (인) |
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분류
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주제단백질구조, 바이오분석기술
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분야생물학 & 생물정보학
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실습프로그래밍 (Python), 소프트웨어
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활용 단계Target Identification
교수자/개설자