가상탐색을 위한 단백질 구조 기반 DTI 기술 Certificate

  • Recruiting People999 people

  • Learning period09-25-2023 ~ 12-31-2029

Log in to take courses.
Class Introduction

*해당 교육과정 이수 및 역량평가 합격 시 '단백질 구조기반 DTI 기술'  역량을 인증하는 디지털배지를 발급합니다.

1. 과정소개

  • 단백질 구조 기반 화학시뮬레이션 모델 및 AI모델을 구현 원리를 이해하고 이를 활용하여 약물-표적 결합력 예측 모델 개발을 수행할 수 있는 인재를 양성 및 인증하는 교육과정입니다
    • 화학시뮬레이션(분자동역학, 도킹)을 활용한 약물-표적 결합력 예측 
    • 인공지능 모델 기반 약물-표적 결합력 예측

2. 수강요건

  • 과정 이해을 위해 화학 및 화학정보학', '신약개발 및 제약산업', '인공지능 및 프로그래밍'에 대한 기초 역량이 필요합니다.
    • 신약개발과정, 활성평가, 화학정보라이브러리 활용, 일반화학 기초, 단백질 구조 기초, 딥러닝 프로그래밍 등

3. 교육과정 구성

분류  제목  강사  차수  학습목표
이론  단백질구조기반 신약설계법  연세대학교 이원태교수     2   단백질(타겟) 구조기반 신약설계의 필요성과 삼차원 구조기반 신약설계의 적용방법을 학습한다.

이론  실습

화학시뮬레이션을 위한 화학이론

 한국생명공학연구원       이진혁 박사

   7 

 신약개발단계에 활용되는 분자동역학 및 도킹에 필요한 화학시뮬레이션 이론과 소프트웨어 활용 실습을 수행한다.

이론 단백질-리간드 상호작용 계산을 위한 분자동역학  시뮬레이션  부산대학교 최정모교수    4   분자동역학에 필요한 계산화학 기초이론과 이를 활용한 단백질-리간드 상호작용 계산 응용을 학습한다.
실습  Protein Data Bank 분석  D5 Therapeutics     홍승환 팀장     3   Protein Data Bank 구조파일 파싱 방법 및 Uniprot 정보와의 연계 방법을 학습한다. 
실습  도킹프로그램 사용 실습  D5 Therapeutics     홍승환 팀장    4 

 도킹에 필요한 단백질 구조 및 분자 전처리 방법을 설명하고, 도킹 프로그램을 실습을 수행한다.             (AutoDock Vina, rdock) 

이론 AI in Predicting Protein-Ligand Interaction(Structure-based)

인공지능신약개발지원센터  김우연센터장

   8

단백질 구조 기반 Protein-Ligand Interaction을 예측 할 수 있는 AI모델을 학습하고,  AI모델의 예측 정확도 및 일반화 측면에서 장단점을 이해한다.

이론 AI 기반 Protein-ligand interaction 예측    연구의 최신동향

HITS AI연구팀장

   4

최신 AI 기반 PLI 예측 모델에 대한 리뷰를 진행한다.

 

AI기술형

Course Introduction

image

image

Classification
  • Subject
    Cheminformatics Programming
  • Class Area
    Chemical & Cheminfonatics
  • Practice
    Nothing, API
  • Utilize
Professor