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인공지능 신약개발을 위한 그래프 기초

1. DTI(Drug-Target Interaction)의 정의

2. 그래프의 정의 : 통계적 그래프와 수학적 그래프

3. 그래프의 활용 : 실생활에서의 그래프와 신약개발에서의 그래프

4. 그래프 데이터 구조 기초

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DTI를 위한 약물 및 표적 데이터 표현

1. DTI 데이터 표현 : Drug to graph representation

2. DTI 데이터 표현 : Target to label encoding representation

3. DTI의 벤치마크 데이터세트 : DAVIS and KIBA

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DTI에 그래프를 적용하기 위한 그래프 신경망 기초

1. GNN(Graph Neural Network)

2. GCN(Graph Convolution Network)

3. GAT(Graph Attention Network)

4. GIN(Graph Isomorphism Network)

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DTI를 위한 약물 및 표적 데이터 표현 실습(Colab)

1. 그래프 표현을 위한 파이썬 라이브러리 활용

2. 약물 및 표적 데이터 표현을 위한 파이썬 라이브러리 활용

3. 벤치마크 데이터 전처리 및 구조 파악

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DTI에 그래프를 적용하기 위한 그래프 신경망 실습(Colab)

1. 코드 구현을 통한 그래프 신경망(GCN, GAT, GIN) 구조 파악

2. 벤치마크 데이터를 통한 모델 학습

3. 모델 학습 결과 시각화