[2023] 천연물 의약품 개발을 위한 딥러닝 예측기술 활용 수료증
모집인원999명
수강신청기간1970-01-01 ~ 1970-01-01
학습기간2023-10-01 ~ 2024-12-31
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강의시간 |
강의내용 |
실습여부 |
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1 |
천연물 의약품 개발을 위한 예측기술/DB 및 모델링 접근법 소개 - 천연물 개요 및 의약품 개발사례 - 천연물 의약품 개발 연구에 활용 가능한 예측기술 - 천연물 기반 데이터베이스 - 예측모델 개발을 위한 모델링 접근법 |
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2 |
천연물 데이터 수집 - 천연물 DB 데이터 수집 - PubChem DB를 활용한 분자구조 데이터 수집 - PubChem DB를 활용한 Bioassay 데이터 수집 |
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3 |
예측모델 개발을 위한 구조기반 분자표현자 계산 - 분자표현자 기법 소개 - RDKit을 활용한 분자표현자 계산 - Mordred를 활용한 분자표현자 계산 - PaDELPy를 활용한 분자표현자 계산 - NC-MFP를 활용한 분자표현자 계산 |
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4 |
예측모델 개발을 위한 데이터 전처리 - 데이터 정규화 및 표준화 - 데이터 불균형 문제를 위한 데이터 샘플링 - 데이터 전처리 및 샘플링 기법 구현 |
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5 |
딥러닝 기반 예측모델 개발 및 활용 - 딥러닝 알고리즘 소개 - DNN 알고리즘 구현 - DNN 기반 정량/정성 예측모델 개발 및 성능평가 - DNN 예측모델 활용 |
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강의 소개 및 개요입니다.
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성명 |
서명원 |
소속기관 |
한국화학연구원 |
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과목명 |
천연물 의약품 개발을 위한 딥러닝 예측기술 활용 |
강의시간 |
5시간 |
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학습목표 |
1. 천연물 의약품 개발 연구에 활용 가능한 예측기술 및 DB 현황을 파악한다. 2. 분자표현자 및 데이터 전처리 기술을 익힌다. 3. 딥러닝 기반 예측모델을 개발하고 활용한다. |
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강의 선수과목 및 준비사항입니다.
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선수과목 |
Python 프로그래밍, 딥러닝 기초 |
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참고자료 |
없음 (강의자료 대체) |
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준비사항 |
- 실습이 가능한 PC 또는 노트북 (Window)에 아나콘다 기반 Python 설치 - 프로그래밍 실습을 위한 PyCharm 및 Github 설치 - 프로그래밍 실습을 위한 python library 추가 설치 (numpy, tensorflow, keras, scikit-learn, imblearn, pandas, mordred, rdkit, padelpy 등) |