교수자/개설자

-

학습기간

2024-11-12 ~ 2029-12-31

강좌소개

성명 윤재석 소속기관 충북대학교 강의 명 (주제) 중추신경계 약리학분야의 연구방법 학습목표 신경정신약리학에사용하는 질병모델을 이해한다. 행동약리학적 평가와 신경생물학적 기법을 이해한다. 특정 동물모델의 응용방안을 설명할 수 있다. 분야 □ AI ■ Bio □ Chem □ Drug 단계 심화

참여자수

1

교수자/개설자

-

학습기간

2024-11-07 ~ 2029-12-31

강좌소개

성명 조혜영 소속기관 차의과학대학교 약학대학 강의 명 (주제) 분산형 임상시험 (Decentralized Clinical Trial, DCT) 학습목표 최근 분산형 임상시험(DCT)의 필요성과 현장 수요가 증가되면서 우리나라 정부에서도 글로벌 경쟁력을 강화하고 임상시험 참여 기회를 확대해 신약 접근성을 제고할 수 있도록 DCT 도입을 위한 기반 마련을 지원하고 있으므로 DCT의 개념과 장단점을 이해하고 DCT 수행을 위한 제도적 개선 방향에 대해 검토한다. 분야 □ AI ■ Bio □ Chem ■ Drug 단계 기초

참여자수

3

교수자/개설자

-

학습기간

2024-11-12 ~ 2029-12-31

강좌소개

성명 홍혜숙 소속기관 유빅스테라퓨틱스 강의 명 (주제) 혁신신약 의약품개발의 이해 학습목표 1. 신약 개발 과정의 전반을 이해하고 각 단계의 핵심 요소와 성공적인 개발을 위한 전략을 습득 2. 각국의 신속 허가 프로그램에 대한 이해를 통해 글로벌 신약 개발 전략을 세우는 데 필요한 지식과 실무적 접근법을 습득한다. 분야 □ AI ■ Bio □ Chem □ Drug 단계 기초

참여자수

3

교수자/개설자

-

학습기간

2024-11-12 ~ 2029-12-31

강좌소개

성명 윤재석 소속기관 충북대학교 강의 명 (주제) 약리학의 기본 개념 학습목표 약물의 기본 개념과 약리학의 연구분야를 이해한다 약물의 주요 작용 타겟을 구분한다 용량과 임상반응 관계를 이해한다 분야 □ AI ■ Bio □ Chem □ Drug 단계 기초

참여자수

4

교수자/개설자

-

학습기간

2024-11-12 ~ 2029-12-31

강좌소개

성명 서광석 소속기관 (주) 엠이티라이프사이언스 강의 명 (주제) 바이오의약품의 이해 학습목표 1. 바이오의약품의 정의와 개요에 대해 이해하고, 화학합성의약품과 대비되는 특징을 확인한다. 2. 세계 의약품시장 현황과 바이오의약품 관련 최신 기술동향을 사례를 통해 알아본다. 3. 바이오의약품 공정연구에 필요한 제반 지식과 공정 개발 시 고려사항을 단계별로 학습한다. 4. 바이오의약품 분석법의 종류와 개발 절차, 규격설정 방법 등을 예시를 통해 이해한다. 분야 □ AI ■ Bio □ Chem □ Drug 단계 기초

참여자수

4

교수자/개설자

-

학습기간

2024-11-14 ~ 2029-12-31

강좌소개

성명 송 준 호 소속기관 코오롱바이오텍 강의 명 (주제) 첨단바이오의약품의 이해 학습목표 신약개발에 필요한 기초 이론 교육으로 바이오의약품과 첨단바이오의약품의 cell bank부터 원액 및 완제 생산공정을 실제 예시를 통해 소개하고, 사용되는 기기장비에 대한 특징을 이해한다. 분야 □ AI ■ Bio □ Chem □ Drug 단계 기초

참여자수

4

교수자/개설자

-

학습기간

2024-11-12 ~ 2029-12-31

강좌소개

성명 박 상 용 소속기관 SK bioscience 강의 명 (주제) 제약바이오산업의 이해와 전망 학습목표 제약바이오산업의 이해와 전망을 통해 국내 산업의 성장 가능성을 확인하고, 제약바이오 기업의 구조에 대한 이해를 함께함으로 본 산업의 진출을 돕는다. 분야 □ AI ■ Bio □ Chem □ Drug 단계 기초

참여자수

5

교수자/개설자

-

학습기간

2024-11-07 ~ 2029-12-31

강좌소개

성명 조혜영 소속기관 차의과학대학교 약학대학 강의 명 (주제) 임상약물동력학 (Clinical Pharmacokinetics/Pharmacodynamics) 학습목표 신약개발을 위한 임상시험이나 환자를 치료하는 임상 현장에서 안전하고 효과적인 의약품의 투여 용량과 용법을 결정하는 약동학 및 약력학 지식과 기법을 학습한다. 분야 □ AI □ Bio □ Chem ■ Drug 단계 기초

참여자수

7

교수자/개설자

-

학습기간

2024-11-18 ~ 2029-12-31

강좌소개

성명 정경인 소속기관 차의과학대학교 강의 명 (주제) 바이오의약품 기초임상약리학 학습목표 이 바이오의약품 기초임상약리학 과정은 AI 신약개발 분야 입문자들에게 바이오의약품의 기본 개념을 소개한다. 수강생들은 바이오의약품의 종류, 기본 특성 및 작용 원리에 대해 학습하게 된다. 또한 백신, 유전자치료제, 세포치료제 등 주요 바이오의약품 유형에 대한 기초적인 이해를 갖추게 될 것이다. 이를 통해 향후 심화 학습이나 실무에 필요한 기본적인 지식 기반을 마련하는 것이 이 과정의 목표이다. 분야 □ AI ■ Bio □ Chem ■ Drug 단계 기초

참여자수

7

교수자/개설자

-

학습기간

2024-11-20 ~ 2029-12-31

강좌소개

성명 이윤지 소속기관 중앙대학교 약학대학 강의 명 (주제) 생물정보학을 활용한 단백질 간 상호작용 및 복합체 모델링 학습목표 본 강의에서는 AI와 생물정보학 도구를 활용하여 단백질 간 상호작용(PPI)과 단백질 복합체 모델링에 대해 학습한다. 생물학적 서열 분석을 기초로 하여, 단백질 상호작용의 중요성과 이를 기반으로 한 복합체 모델링 기법에 대해 소개한다. 학생들은 서열 분석과 PPI 연구를 바탕으로 실제 단백질 복합체를 모델링하는 과정을 배우며, 최신 기술이 이 과정에서 어떻 게 활용되는지, 한계는 무엇인지 이해한다. 분야 □ AI ■ Bio □ Chem □ Drug 단계 기초 / 심화

참여자수

7

교수자/개설자

-

학습기간

2024-03-01 ~ 2024-12-31

강좌소개

강의 소개 및 개요입니다. 성명 Dr. Yugal Sharma 소속기관 CAS 과목명 Overcoming Scientific Data Challenges in AI 강의시간 1 학습목표 1.Explore the critical role of a data foundation in supporting successful artificial intelligence (AI) initiatives.0 2. Share common challenges organizations face when establishing effective strategies for R&D data. 3. Showcase case studies based on real-life examples from CAS, a leader in scientific information solutions that guides the success of R&D digital initiatives of organizations worldwide.

참여자수

8

교수자/개설자

-

학습기간

2024-11-14 ~ 2029-12-31

강좌소개

성명 박광수 소속기관 계명대학교 강의 명 (주제) PROTAC 기술 소개 및 PROTAC 개발을 위한 AI 활용 고찰 학습목표 차세대 신약 플랫폼 기술인 PROTAC 기술에 대한 학습 및 이해한다. PROTAC 활용 실제 연구에 대해 학습하고 향후 AI를 활용한 설계 방향성에 대해 학습한다. 분야 □ AI □ Bio ■ Chem □ Drug 단계 기초

참여자수

9

교수자/개설자

-

학습기간

2024-10-24 ~ 2029-12-31

강좌소개

성명 송길태 소속기관 부산대학교 강의 명 (주제) Recommendation systems in bioinformatics 학습목표 1. Recommendation systems에 대한 기본 개념을 이해한다. 2. Recommendation systems을 활용하여 표적 단백질 결합 후보 물질 추천 및 바이오마커 발굴 등의 문제를 해결하는 방법을 학습한다. 분야  AI 단계 심화

참여자수

10

교수자/개설자

-

학습기간

2024-11-12 ~ 2029-12-31

강좌소개

성명 강수임 소속기관 미국 콜롬비아 대학교 강의 명 (주제) AI-Powered Drug Discovery 관련 최근 연구동향 파악 학습목표 1. 신약개발에 이용되는 인공지능 모델연구 동향파악 2. 최신 인공지능 신약개발 관련 논문들과 플래폼을 소개 분야 ■ AI □ Bio □ Chem ■ Drug 단계  

참여자수

11

교수자/개설자

-

학습기간

2024-11-07 ~ 2029-12-31

강좌소개

성명 박혜진 소속기관 에이조스바이오 강의 명 (주제) 딥러닝을 사용한 펩타이드 활성 예측모델 학습목표 딥러닝과 펩타이드 활성 예측의 기본 개념을 이해하고, 데이터 전처리 및 신경망 모델 설계 능력을 함양한다. 분야 □ AI ■ Bio □ Chem □ Drug 단계 심화

참여자수

13

교수자/개설자

-

학습기간

2024-03-01 ~ 2024-12-31

강좌소개

성명 신민경 소속기관 (주)셀타스퀘어 과목명 인공지능 적용을 위한 약물 감시 및 의약 품 안전성 관리의 기초 강의시간 2시간 학습목표 인공지능 및 디지털 트랜스포메이션 적용을 위해 임상시험부터 허가, 시판 후까지 의약품 전주기 에 해당되는 안전성 관리 시스템과 단계별 데이터를 이해한다.

참여자수

14

교수자/개설자

-

학습기간

2024-11-01 ~ 2029-12-31

강좌소개

성명 박혜진 소속기관 에이조스바이오 강의 명 (주제) 대규모 언어 모델과 신약개발 학습목표 대규모 언어모델의 원리와 신약개발에서의 응용 가능성을 이해하고, 이를 통해 혁신적인 신약개발 방법론을 탐구한다. 분야 ■ AI □ Bio □ Chem □ Drug 단계 심화

참여자수

15

교수자/개설자

-

학습기간

2024-03-01 ~ 2024-12-31

강좌소개

강의 소개 및 개요입니다. 성명 김동휘 소속기관 MERCK 과목명 유기 역합성 (Retrosynthesis) SW를 이용한 효율적인 합성 경로 파악 강의시간 1 학습목표 1. Computer Assisted Synthesis Design(CASD)의 역사와 주요 연구 사례2. CASD를 활용한 적용 사례를 학습하고, 이를 통해 효율적인 합성 경로를 파악한다

참여자수

20

교수자/개설자

-

학습기간

2024-10-14 ~ 2029-12-31

강좌소개

성명 류재용 소속기관 덕성여자대학교 강의 명 (주제) 능동적 학습을 통한 약물 가상 탐색 학습목표 1. 약물 저해제 가상탐색 전략 중, 능동적 학습을 활용하는 전략에 대해 학습한다. 2. AI 신약개발에 유용한 다양한 파이썬 라이브러리에 대해 학습한다. 분야 AI   단계 심화

참여자수

20

교수자/개설자

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학습기간

2024-03-01 ~ 2024-12-31

강좌소개

강의 소개 및 개요입니다. 성명 김현욱 소속기관 한국과학기술원(KAIST) 과목명 바이오 네트워크 모델링 강의시간 3시간 학습목표 약물표적 예측을 위한 게놈 수준의 대사모델 구축 및 시뮬레이션에 대한소개   깅의 선수과목 및 준비사항 입니다. 선수과목 생화학 및 프로그래밍에 대한 기본 지식 참고자료   준비사항 노트북 등 컴퓨터

참여자수

21

교수자/개설자

-

학습기간

2024-10-11 ~ 2029-12-31

강좌소개

성명 박대찬 소속기관 아주대학교 강의 명 (주제) NGS와 AI를 이용한 항체 레퍼토리 (repertoire) 분석 학습목표 생체 내에서 B 세포의 발달 및 B cell receptor (BCR 또는 항체)의 다양성과 항원 특이성이 확보되는 면역학 기초를 배운다. 천문학적인 BCR 다양성 분석을 위해 NGS 기반 BCR 시퀀 싱 데이터를 생산하는 최신 연구 기법을 학습한다. 생명정보학적 분석법으로 BCR의 V gene usage와 complementarity-determining regions (CDR) 서열을 동정하는 법을 배우고 딥러닝으 로 대규모 DNA 서열과 아미노산 서열을 학습하는 방법을 배운다. 분야 Bio   단계 기초

참여자수

21

교수자/개설자

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학습기간

2024-10-29 ~ 2029-12-31

강좌소개

성명 이주용 소속기관 서울대학교 약학대학 강의 명 (주제) Ligand screening의 인공지능 활용 최신기술 학습목표 리간드 도킹에 관련된 최신 인공지능을 활용한 기술 동향을 확인하고 활용할 수 있는 지식을 습득한다. 분야 AI, Bio, Chem, Drug 단계 심화

참여자수

21

교수자/개설자

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학습기간

2024-03-01 ~ 2024-12-31

강좌소개

강의 소개 및 개요입니다. 성명 허승룡 소속기관  굿인텔리전스 과목명 단백질 서열정렬 알고리즘 구현 실습 강의시간 2시간 학습목표 단백질 서열 정렬에 대한 이해와 pairwise alignment에 대한 프로그램을 구현 할 수 있다.   강의 선수과목 및 준비사항입니다.   선수과목 Python Programming  참고자료 https://gist.github.com/num3ric/1222752 https://3n.wikipedia.org/wiki/Needleman-Wunsch_algorithm https://en.wikipedia.org/wiki/Smith-Waterman_algorithm  준비사항 python3 설치, Linux terminal 환경  

참여자수

22

교수자/개설자

-

학습기간

2024-03-01 ~ 2024-12-31

강좌소개

강의 소개 및 개요입니다. 성명 김상욱 소속기관 포항공과대학교 생명과학과 과목명 빅데이터를 활용한 비임상시험 동물모델 개발 강의시간 2시간 학습목표 비임상시험에서 사용되는 세포와 동물모델과 임상시험에서 사람에 대한 약물의 반응 차이를 알아내기 위해 다양한 빅데이트를 이해하는 방법론을 이해   강의 선수과목 및 준비사항입니다. 선수과목 일반생명, 생화학 참고자료 Divergence of noncoding regulatory elements explains gene-phenotype differences between human and mouse orthologous genes Molecular Biology and Evolution. 2018 Jul 1;35(7): 1653-1667. doi: 10.1093/molbev/msy056   Evolutionary rewiring of regulatory networks contributes to phenotypic differences between human and mouse orthologous genes. Nucleic Acids Res. 2022 Feb 28;50(4):1849-1863. doi: 10.1093/nar/gkac050. 준비사항  -

참여자수

22

교수자/개설자

-

학습기간

2024-03-01 ~ 2024-12-31

강좌소개

강의 소개 및 개요입니다.  성명 구희정 소속기관 스탠다임 과목명 Identifying therapeutic targets using biological graph 강의시간 2 학습목표 1. 질병 타겟의 개념 및 타겟 발굴 방법론 전반에 대해 이해한다.2. 기 구축된 타겟 발굴 방법론의 예를 통해 구체적 접근 방법을 이해한다.    

참여자수

25

교수자/개설자

-

학습기간

2024-03-01 ~ 2024-12-31

강좌소개

강의 소개 및 개요입니다.  성명 정세희 소속기관 CAS 과목명 인공지능 및 빅데이터를 활용한 신규 화합물 발굴 강의시간 1시간 학습목표 Explore overall workflow of syntheses of novel compounds using CAS SciFinder Discovery Platform   강의 선수과목 및 준비사항입니다. 선수과목   참고자료 https://www.cas.org/solutions/cas-scifinder-discovery-platform 준비사항  

참여자수

26

교수자/개설자

-

학습기간

2024-03-01 ~ 2024-12-31

강좌소개

강의 소개 및 개요입니다.  성명 최윤재 소속기관 한국과학기술원 과목명 인공지능을 활용한 EMR 데이터 분석 강의시간 6시간 학습목표 전자의무기록의 데이터 구조에 대한 이해 전자의무기록 기반 예측 태스크 이해 전자의무기록의 데이터 전처리 과정 이해 전자의무기록 기반 딥러닝 예측 모델 이해    강의선수 과목 및 준비사항입니다. 선수과목 기계학습 기초 참고자료 해당없음 준비사항 해당없음

참여자수

26

교수자/개설자

-

학습기간

2024-03-01 ~ 2024-12-31

강좌소개

강의 소개 및 개요입니다.  성명 조한석 소속기관 AITRICS 과목명 효율적인 딥러닝 코드 작성을 위한 파이토치 라이트닝 기초 강의시간 3시간 학습목표 딥러닝 모델 학습 코드를 작성하다보면 비슷한 구조가 반복되는 것을 알 수 있다. 파이토치 라이토닝(pytorchlightning)은 딥러닝 학습을 구조화한 프레임워크로 유연(flexble)하고 재현 가능한(reproducible) 코드를 만드는데 유용하며, 특히 적은 노력으로 딥러닝 학습 코드를 작성하는데 큰 도움을 준다. 이 강의에서는 파이토치 라이트닝과 WandB를 이용하여 효율적으로 딥러닝 코드를 작성하고 실험 관리하는 방법을 익힌다.   강의 선수과목 및 준비사항입니다. 선수과목 파이썬 프로그래밍기초, 기계학습, 파이토치 기초 참고자료 https://pytorch-lightning.readthedocs.io/en/latest/ 준비사항 녹화 가능한 강의 툴

참여자수

26

교수자/개설자

-

학습기간

2024-03-01 ~ 2024-12-31

강좌소개

강의시간 강의내용 실습여부 1 - Self-Supervised Learning이란?  - Language 분야에서의 SSL - Computer vision 분야에서의 SSL  X 2 - Molecular Graph란? - Graph Neural Networks - Molecular Graph 분야에서의 SSL X 

참여자수

27

교수자/개설자

-

학습기간

2024-03-01 ~ 2024-12-31

강좌소개

강의 소개 및 개요입니다. 성명 김상욱 소속기관 포항공과대학교 생명과학과 과목명 기계학습 및 네트워크 구조를 활용한 정밀의학 강의시간 2시간 학습목표 현재 정밀의료를 위한 바이오의약품 개발의 어려움과 이를 극복하기 위한 네트워크 정밀의학 방법론을 이해를 높임   강의 선수과목 및 준비사항입니다. 선수과목 일반생명, 생화학 참고자료 Network-based machine learning in colorectal and bladder organoid models predicts anti-cancer drug efficacy in patients. Nat Commun. 2020 Oct 30;11(1):5485. doi: 10.1038/s41467-020-19313-8. 준비사항   -   

참여자수

27

교수자/개설자

-

학습기간

2024-03-01 ~ 2024-12-31

강좌소개

강의 소개 및 개요입니다. 성명 김준일 소속기관 숭실대학교 과목명  시스템생물학을 활용한 신호전달경로 모델링 강의시간 6시간 학습목표 본 과목에서는 시스템생물학의 기법 중 하나인 신호전달경로 모델링 기법을 배운다 이를.  위해 미분방정식과 불리언네트워크 모델링 이론을 배우고 이를 MATLAB을 이용해서 실습함으로써 신호전달경로 모델링을 이용한 타겟 발굴 방법을 이해한다. 강의 선수과목 및 준비사항입니다. 선수과목 선형대수 분자생물학, 참고자료 -  시스템생물학조광현홍릉과학출판사/          / -  An Introduction to Systems Biology 준비사항 - MATLAB을 사용할 수 있는 컴퓨터 (데스크탑 버전은 유로 모바일 버전은 무료임)

참여자수

27

교수자/개설자

-

학습기간

2024-03-01 ~ 2024-12-31

강좌소개

성명 김상수 소속기관 숭실대학교 과목명 신약 타겟 발굴을 위한 exome 시퀀싱의 활용 강의시간 4 학습목표 대규모 인구 집단의 유전체 서열 분석을 통해서 신약 타겟을 발굴한 사례를 리뷰하고, 이 에 관련된 생명정보학 기술에 대한 이론적 소개와 함께, 공개된 데이터 및 분석 소프트웨어 를 활용한 실습을 통하여, 유전체학 기반 신약 개발의 기초를 닦음.  

참여자수

27

교수자/개설자

-

학습기간

2024-03-01 ~ 2024-12-31

강좌소개

강의 소개 및 개요입니다. 성명 이지성 소속기관 서울아산병원 과목명 임상시험을 위한 자료관리 및 통계분석  강의시간 3시간 학습목표 임상시험의 자료관리 수행 시 주요 고려사항을 이해한다. 임상시험 설계 및 자료분석에 필요한 통계적 내용을 이해한다.    

참여자수

28

교수자/개설자

-

학습기간

2024-03-01 ~ 2024-12-31

강좌소개

강의시간 강의내용 실습여부 1 질병 멀티오믹스 데이터에 클러스터링 및 네트워크 분석을 활용한 최신 연구   2 멀티오믹스 데이터 클러스터링 분석의 기초 개념과 적용 사례   3 멀티 오믹스 데이터에 대한 네트워크 분석 적용의 기초 개념과 적용 사례   4 NMF 클러스터링 중심의 멀티오믹스 데이터 클러스터링 분석 실습 O 5 MOFA tool을 활용한 멀티오믹스 데이터 클러스터링 분석 및 해석 실습 O 6 PHONEMES tool을 활용한 멀티오믹스 데이터 네트워크 분석 및 해석 실습 O

참여자수

29

교수자/개설자

-

학습기간

2024-03-01 ~ 2024-12-31

강좌소개

강의시간 강의내용 실습여부 1 세포주 약물 반응 데이터의 이해 1. ConnectivityMap version 1 2. ConnectivityMap version 2   2 세포주 약물 반응 데이터의 활용 1. Differential Expression Analysis 소개 2 ConnectivityMap 3. L1000CDS2 4, L1000FWD 5. SigCom LINCS   3 세포주 약물 반응 데이터의 응용 ConnectivityMap L1000 data를 활용한 인공지능 연구   4 Differential Expressed Genes 실습 O 5 L1000 데이터 활용 실습 O

참여자수

29

교수자/개설자

-

학습기간

2024-03-01 ~ 2024-12-31

강좌소개

강의소개 및 개요입니다. 성명 이유한 소속기관 카카오브레인 과목명 신약개발을 위한 다중모달 표현학습 강의시간 2시간 학습목표 신약 물질(단백질, 저분자 화합물)의 다양한 데이터 표현 방법에 대해 학습한다. 다중 모달 학습법에 대해서 학습하고, 신약 개발에 활용법에 대해서 학습한다. 실습을 통해 데이터 표현 방법 및 다중 모달 학습 방법을 숙지한다.   강의 선수과목 및 준비사항입니다. 선수과목 Molecular Representation Learning & Property Prediction (ADME/T, etc) 참고자료 https://arxiv.org/abs/2103.00020 (Learning Transferable Visual Models From Natural Language Supervision) 준비사항 - 코랩 또는 우분투 환경

참여자수

29

교수자/개설자

-

학습기간

2024-02-29 ~ 2024-12-31

강좌소개

강의 소개 및 개요입니다. 성명 윤성의 소속기관 KAIST 과목명 Attention for Deep Learning 강의시간 2 학습목표 1. RNN 구조에서 attention 역할을 이해한다.2. attetion layer를 이해하고, 이를 transformer로 확장한다.

참여자수

30

교수자/개설자

-

학습기간

2024-03-01 ~ 2024-12-31

강좌소개

강의 소개 및 개요입니다. 성명 이상완 소속기관 KAIST 과목명 인공지능 신약개발을 위한 강화학습 기초 강의시간 6시간 학습목표 본 강의에서는 생물학적 시스템과 같은 복잡한 환경과의 상호작용을 통해 개발자가 설정한 조건을 만족시키는 최적의 시퀀스나 환경 제어 전략을 탐색할 수 있는 강화학습 이론과 기초 알고리즘을 다룬다.   강의 선수과목 및 준비사항입니다. 선수과목 선형대수 기초 참고자료 Sutton and Barto, Reinforcement learning: an introduction 준비사항 강의자료

참여자수

30

교수자/개설자

-

학습기간

2024-03-01 ~ 2024-12-31

강좌소개

강의 소개 및 개요입니다. 성명 안준용 소속기관 고려대학교 바이오시스템의과학부 과목명 인공지능을 활용한 전장유전체 유전변이 분석 강의시간 2시간 학습목표 본 강의는 전장유전체 (whole genome sequencing) 분석을 통해 발굴된 유전변이를 해석하는데 사용되는 인공지능 기반의 방법론 등을 학습한다. 유전변이 해석에 필요한 기본개념을 학습하고, 최근 개발된 딥러닝 및 머신러닝 기반의 유전변이 분석 방법을 학습하여 향후 인공지능 기반 유전체 연구 개발에 활용할 수 있는 학습을 제공한다.     강의 선수과목 및 준비사항입니다.      선수과목 차세대 염기서열 분석 – 남진우 교수 Genomics analysis – 김상우 교수 전장유전체 변이 분석의 이해 – 안준용 교수 참고자료 - Avsec (2021), Nature Methods, 18, 1196-1203 준비사항  - 구글 코랩이 연결되는 인터넷    

참여자수

30

교수자/개설자

-

학습기간

2024-03-01 ~ 2024-12-31

강좌소개

강의 소개 및 개요입니다. 성명 안준용 소속기관 고려대학교 바이오시스템의과학부 과목명 전장유전체 변이 분석의 이해 강의시간 4시간 학습목표 본 강의는 전장유전체 (whole genome sequencing) 분석에 필요한 기본개념을 학습한다. 전장유전체 데이터 분석 및 활용을 위한 분석 플랫폼 Hail 기본개념을 학습하고 실무 모듈을 연습한다. Hail 실습을 통해, 향후 전장유전체 기반 신약개발 및 인공지능 기반 유전체 연구에 필수적인 분석 기본을 학습하고자 한다.   강의 선수과목 및 준비사항입니다.   선수과목 차세대 염기서열 분석 – 남진우 교수 Genomics analysis – 김상우 교수 참고자료  - https://hail.is/ Hail 웹사이트 준비사항  - 구글 코랩이 연결되는 인터넷      

참여자수

31

교수자/개설자

-

학습기간

2024-03-01 ~ 2024-12-31

강좌소개

강의시간 강의내용 실습여부 1 1. 강의 소개 -   인체의 질환 -   질환의 발생: 약물 표적 -   질환과 약물 표적 X 2 2. 심혈관계에 작용하는 약물 I -   이뇨제 -   지혈증 약물 -   개발사례 X 3 3. 심혈관계에 작용하는 약물 II -   항고혈약 약물 -   개발사례 X 4 4. 심혈관계에 작용하는 약물 III -   항협심증 약물 -   혈관확장 약물 -   개발사례 X 5 5. 심혈관계에 작용하는 약물 IV -   항응고 약물 -   혈전용해 약물 -   개발사례 X 6 6. 중추신경에 작용하는 약물 I -   진정제 -   수면제 -   개발사례 X   7 7. 중추신경에 작용하는 약물 II -   항우울제 -   개발사례 X 8 8. 통증관리 약물 I -   비아편유사 진통제 -   개발사례 X 9 9. 통증관리 약물 II -   아편유사 진통제 -   개발사례 X 10 10. 항균제 -   항균제 -   개발사례 X 11 11. 항바이러스제 - 항바이러스제 - 개발사례 X

참여자수

31

교수자/개설자

-

학습기간

2024-03-01 ~ 2024-12-31

강좌소개

강의 소개 및 개요입니다. 성명 김동섭 소속기관 KAIST 과목명  화학정보학을 위한 Deep learning 기술 강의시간 3 학습목표 1. Chemoinformatics 분야의 DL2. QSAR에 사용되는 DL 모델3. 연구사례

참여자수

31

교수자/개설자

-

학습기간

2024-03-01 ~ 2024-12-31

강좌소개

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 학습2. 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 과목 (특히 RDKit 관련) 참고자료  프로그램 관련 논문들 준비사항  -

참여자수

34

교수자/개설자

-

학습기간

2024-03-01 ~ 2024-12-31

강좌소개

강의시간 강의내용 실습여부 1 다양한 공공기관이 제공하는 개방된 데이터를 활용하기 위하여 공공기관에서 제공되는 Open API를 이용해 데이터를 검색, 수집할 수 있도록 Open API의 사용 방법과 데이터 형식과 Open API의 개념과 중요성을 설명합니다. ● 2 공공기관에서 제공하는 데이터에 접근하기 위한 Open API를 이용하여 Python의 requests 라이브러리를 사용하여 HTTP 요청을 보내는 방법과 응답을 처리하는 방법으로 공공데이터 Open API에 접속하고 데이터를 검색하는 방법을 실습합니다. ● 3 JAVA를 이용하여 공공데이터 Open API를 활용하는 데 필요한 개발 환경 설정을 위하여 JDK 설치, 개발 도구(예: Eclipse, Visual Studio Code 등) 설치 등이 포함되며, JAVA에서 공공데이터 Open API와 통신하여 데이터를 요청하고 응답을 처리하는 방법을 기반으로 Open API를 통해 얻은 데이터를 JAVA에서 수집하고 저장하는 방법을 실습합니다. ● -    

참여자수

34

교수자/개설자

-

학습기간

2024-03-01 ~ 2024-12-31

강좌소개

강의 소개 및 개요입니다. 성명 이주용 소속기관 강원대학교 화학생화학부 과목명 화학 정보학 데이터베이스 강의시간 2 시간 학습목표 본 수업에서는 화학 정보학에서 자주 사용되는 다양한 데이터 베이스들의 종류와 특징에 대해서 알아본다. 각 데이터베이스에서 신약 개발과 관련된 정보를 찾는 간략한 방법에 관해서 알아본다.   강의 선수과목 및 준비사항입니다.  선수과목 - 일반화학 참고자료 - 준비사항 인터넷이 연결된 컴퓨터와 웹브라우저

참여자수

34

교수자/개설자

-

학습기간

2024-03-01 ~ 2024-12-31

강좌소개

강의시간 강의내용 실습여부 1 in vitro 활성 및 유효성 평가 x 2 in vivo 활성 및 유효성 평가 x 3 활성 및 유효성 평가 자료의 활용 x

참여자수

34

교수자/개설자

-

학습기간

2024-03-01 ~ 2024-12-31

강좌소개

강의시간 강의내용 실습여부 1 질환유전학적 방법론 소개 eQTL 방법의 소개eQTL 방법의 의미  X 2 Bulk-eQTL 방법론 소개 Bulk-eQTL 활용 연구 소개  X  3 Bulk-eQTL 분석 방법 소개 Bulk-eQTL 분석 실습  O

참여자수

35

교수자/개설자

-

학습기간

2024-03-01 ~ 2024-12-31

강좌소개

강의 소개 및 개요입니다. 성명 김재훈 소속기관 카카오브레인 과목명 단백질 언어 모델을 활용한 컨텍트 예측 강의시간 2시간 학습목표 Pre-training 개념을 이해한다. 단백질 서열 데이터를 전처리하여 딥러닝 언어 모델에 학습시킬 수 있다. 학습된 결과를 예측모델에 적용할 수 있다.   강의 선수과목 및 준비사항입니다. 선수과목 Python 참고자료 논문: Biological structure and function emerge from scaling unsupervised learning to 250 million protein sequences 준비사항 Jupyter notebook 환경

참여자수

35