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

  • Recruiting People999 people

  • Enrollment Period03-01-2024 ~ 12-31-2024

  • Learning period03-01-2024 ~ 12-31-2024

Log in to take courses.
Class Introduction

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

 -

Course Introduction

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

Classification
  • Subject
    System Biology
  • Class Area
    Chemical & Cheminfonatics
  • Practice
    Nothing
  • Utilize
    Drug Discovery, 허가 및 시판 후
Professor