[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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강좌 소개

강의시간

강의내용

실습여부

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

 

2

천연물 데이터 수집 - 천연물 DB 데이터 수집

-     PubChem DB를 활용한 분자구조 데이터 수집

-     PubChem DB를 활용한 Bioassay 데이터 수집

O

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

O

4

예측모델 개발을 위한 데이터 전처리

-     데이터 정규화 및 표준화

-     데이터 불균형 문제를 위한 데이터 샘플링

-     데이터 전처리 및 샘플링 기법 구현

O

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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과정 소개

강의 소개 및 개요입니다.

성명

서명원

소속기관

한국화학연구원

과목명

 천연물 의약품 개발을 위한

딥러닝 예측기술 활용

강의시간

5시간

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.

강의 선수과목 및 준비사항입니다.

선수과목

Python 프로그래밍, 딥러닝 기초

참고자료

없음 (강의자료 대체)

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)

분류
  • 주제
    약물탐색모델
  • 분야
    화학 & 화학정보학
  • 실습
    없음 (이론 강의), 프로그래밍 (Python)
  • 활용 단계
    Drug Discovery
교수자/개설자