[2023] Disease-Target-Drug relationship analysis from multi-dimensional data 수료증

  • 모집인원1,000명

  • 수강신청기간1970-01-01 ~ 1970-01-01

  • 학습기간2023-05-01 ~ 2024-12-31

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강좌 소개

강의 소개 및 개요입니다. 

성명

김현욱

소속기관

KAIST

과목명

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

강의시간

 1시간

학습목표

1. 소프트웨어 사용을 위한 컴퓨팅 환경 학습
2. 약물상호작용, 약물부작용 등 다양한 약물반응의 예측을 위한 머신러닝 기반 프로그램 소개

 

강의 선수과목 및 준비사항입니다.

선수과목

 AI 기초 (Python programing, machine learning); Chemoinformatics 분야 기초 (molecular representation 관련) 및 중급 과
목 (특히 RDKit 관련)

참고자료

 프로그램 관련 논문들

준비사항

 -

강의영상 미리보기
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과정 소개

Disease-Target-Drug relationship analysis from multi-dimensional data 강의 과정입니다.

1

[컴퓨팅 환경]

소프트웨어 사용을 위한 컴퓨팅 환경 소개

-Linux, Jupyter Notebook, Git

2

[약물반응예측]

머신러닝 기반 약물반응 예측 프로그램들 소개

-머신러닝 기반 약물반응 예측 프로그램들 소개
-관련프로그램들 사용 시 주의사항

분류
  • 주제
    시스템 생물학
  • 분야
    화학 & 화학정보학
  • 실습
    없음 (이론 강의)
  • 활용 단계
    Drug Discovery, 허가 및 시판 후
교수자/개설자