단백질 구조 예측-약물 상호작용 예측(Drug-Target Identification) 수료증
모집인원9,999명
학습기간2025-09-01 ~ 2027-08-31
강좌 소개
테스트 중입니다.
충남대학교 의과학과 BK4 맞춤형 교육과정 입니다.
| 강의 주제 | 강의 명 | 이론/실습 | 교수 | |
| 단백질구조기반 신약설계법 | 1강. Basics of Structure-based Drug Design | 1주 | 이론 |
이원태 (연세대학교) |
| 2강. Practical Examples of Structure-Based Drug Design | ||||
| 화학시뮬레이션을 위한 화학이론 | 1강. 분자역학 - 신약개발 프로세스, 이성질체, 이면각 | 2주 | 이론/실습 |
이진혁 (KRIBB) |
| 2강. 분자동력학 시뮬레이션 | ||||
| 3강. 단백질 모델링 알고리즘 | 3주 | |||
| 4강. 단백질 구조 기반 피쳐 분석 | ||||
| 5강. 분자역학 프로그램 CHARMM | 4주 | |||
| 6강. Conformational analysis (실습) | ||||
| 7강. Protein - ligand MD simulation | ||||
| 단백질-리간드 상호작용 계산을 위한 분자동역학 시뮬레이션 | 1강. 분자동역학 시뮬레이션 소개 | 5주 | 이론 |
최정모 (부산대학교) |
| 2강. 분자동역학 시뮬레이션과 열역학 | ||||
| 3강. 단백질-리간드 상호작용 (1): 일반 원리, 힘장 만들기, 도킹 | 6주 | |||
| 4강. 단백질-리간드 상호작용 (2): 결합 상수, 자유 에너지 계산 | ||||
| protein data bank 분석 | 1강. protein data bank 분석 및 실습 | 7주 | 실습 |
홍승환 (D5 Therapeutics) |
| 2강. pdb data format 전처리 | ||||
| 3강. Ramachandran plot | 8주 | |||
| 도킹 프로그램 사용 실습 | 1강. docking 시뮬레이션 개요 및 실습 | 9주 | 실습 |
홍승환 (D5 Therapeutics) |
| 2강. docking 준비 및 후처리 코드 실습 | ||||
| 3강. 스크립트를 이용한 docking 자동화와 구조 분석 | 10주 | |||
| 4강. 대규모 도킹을 위한 병렬화 방법 | ||||
| AI in Predicting Protein-Ligand Interaction (structure-based) | 1강. Introduction to virtual screening | 11주 | 이론 |
김우연 (인공지능신약개발지원센터) |
| 2강. Why AI for virtual screening? | ||||
| 3강. Data sets for virtual screening? | 12주 | |||
| 4강. 3D CNN for virtual screening | ||||
| 5강. GCN for virtual screening | 13주 | |||
| 6강. Hybrid approach for virutal screening | ||||
| 7강. Generalization and data bias in virtual screening | 14주 | |||
| 8강. Physics-informed GCN for virtual screening | ||||
| 단백질 구조 모델링 | 1강. Template-based modeling 방법의 이론과 실습 | 15주 | 이론/실습 | 이주용 (서울대학교) |
| 2강. AlphaFold를 이용한 단백질 구조 모델링 실습 | ||||
| 알파폴드를 이용한 단백질 구조 예측 및 평가 | 1강. 알파폴드 강의 | 16주 | 실습 | 홍동완 (가톨릭대학교) |
| 2강. 알파폴드 강의 |
과정 소개
충남대학교 의과학과 BK4 맞춤형 교육과정 입니다.
운영기간 : 2025년 9월 ~ 2027년 8월