교수자/개설자
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학습기간
2024-03-01 ~ 2024-12-31
강좌소개
강의 소개 및 개요입니다. 성명 남호정 소속기관 GIST 과목명 Lecture : AI in Predicting Drug-protein Interaction(sequence-based) 강의시간 2 학습목표 1. 단백질 서열을 사용하여 화합물-단백질 상호작용을 예측하는 다양한 방법론을 학습한다.2. 기계학습, 딥러닝 기반 화합물-단백질 상호작용 예측 모델들에 대해 학습한다. 강의 선수과목 및 준비사항입니다. 선수과목 Deep Learning Advanced (inductive bias, self-supervised learning, semi-supervised learning, Attention, Transformeretc.)Graph Deep Learning(GCN, GAT, GIN, GGNN, MPNN, etc.) 참고자료 doi: 10.1093/bib/bbz157doi: 10.1093/bib/bbab046 준비사항 Colab 접속 가능 환경
참여자수
94
화학 & 화학정보학|
교수자/개설자
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학습기간
2024-03-01 ~ 2024-12-31
강좌소개
강의 소개 및 개요입니다. 성명 김우연 소속기관 KAIST 과목명 AI in Predicting Protein-Ligand Interaction (structure-based) 강의시간 8 학습목표 1.단백질 구조 기반 Protein-Ligand Interaction 에 대한 다양한 AI 예측 모델들을 살펴본다. 2. 예측의 정확도 및 일반화 측면에서 다양한 방법들의 장단점을 이해한다. 강의 선수과목 및 준비사항입니다. 선수과목 al Screening (이주용), Deep learning approach (김동섭), Deep learning frameworks (김학수), Deep learning Basic (김학수 참고자료 981 (2019)), GNN-Torg (JCIM, 59, 4131 (2019)), GNN-Jiang(RSCAdv 20, 20701 (2020)), DeepFusion (JCIM, 61, 1583 (2021)), PoseR 준비사항 x
참여자수
131
화학 & 화학정보학|
교수자/개설자
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학습기간
2024-03-01 ~ 2024-12-31
강좌소개
강의 소개 및 개요입니다. 성명 황상연 소속기관 HITS 과목명 Al 기반 protein-ligand interaction 예측 연구의 최신동향 강의시간 4 학습목표 Al 기반 protein-ligand interaction 예측 연구의 최신 동향 (2022) Protein-ligand interaction (PL) 예측을 위한 딥러닝 모델 연구의 최신 동향을 알아본다. 강의는 논문 리뷰로 진행되며, 2020년도 이후의 주목할 만한 PL 예측 모델 연구들을 살피고 관련하여 결합구조 예측 모델의 일부 또한 살핀다. 강의 선수과목 및 준비사항입니다. 선수과목 (권장) Al in Predicting Drug-Protein Interaction (sequence-based) (권장) Al in Predicting Protein-Ligand Interaction (structure-based) 참고자료 리뷰 대상 논문들 준비사항 없음
참여자수
61
화학 & 화학정보학|
교수자/개설자
-
학습기간
2024-09-12 ~ 2029-12-31
강좌소개
성명 김 이 랑 소속기관 온코크로스 강의 명 (주제) AI 신약개발을 위해 알아야 할 최신 항암제 개요 학습목표 최근 항암제 개발 트렌드에 대해 알아보고 AI 신약개발의 방향에 대해 모색한다. 분야 Drug 단계 기초
참여자수
58
신약개발 & 제약산업|
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
인공지능 & 프로그래밍|
신약개발 & 제약산업|
교수자/개설자
-
학습기간
2024-03-01 ~ 2024-12-31
강좌소개
강의 소개 및 개요입니다. 성명 김태민 소속기관 가톨릭대학교 과목명 Big data in precision oncology 강의시간 2 학습목표 1. 대표적인 암유전체데이터베이스인 TCGA/ICGC를 통해 big data의 개요 및 구조를 학습한다 강의 선수과목 및 준비사항입니다. 선수과목 Introduction to NGS data analysis, Genomics analysis, Gene expression analysis, RNA-seq/single cell RNA analysis 참고자료 - 준비사항 -
참여자수
79
생물학 & 생물정보학|
교수자/개설자
-
학습기간
2024-03-01 ~ 2024-12-31
강좌소개
강의 소개 및 개요입니다. 성명 김태민 소속기관 가톨릭대학교 과목명 Cancer genome analysis 강의시간 5 학습목표 1. 암유전체의 대표적인 변이 중 돌연변이(mutation) 및 염색체변이(copy number alteration)에 대한 정의 및 대표적인 연구기법 등을 학습한다. 강의 선수과목 및 준비사항입니다. 선수과목 NGS data analysis, Genomics analysis, Big data in precision oncology 참고자료 준비사항 R+ 기반 실습과목
참여자수
60
생물학 & 생물정보학|
교수자/개설자
-
학습기간
2024-09-12 ~ 2029-12-31
강좌소개
성명 김선, 이선호 소속기관 서울대학교, 아이겐드럭 강의 명 (주제) Deep learning models for drug response prediction 학습목표 약물 반응성 예측의 주요 원리와 연구 동향을 파악하고, 인공지능 약물 반응성 예측을 위한 딥러닝 방법론 및 주요 데이터베이스를 포괄적으로 학습하여 이를 실제 연구에 적용할 수 있는 기본 능력을 배양한다. 분야 AI 단계 심화
참여자수
56
인공지능 & 프로그래밍|
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
화학 & 화학정보학|
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
생물학 & 생물정보학|
교수자/개설자
-
학습기간
2024-03-01 ~ 2024-12-31
강좌소개
강의 소개 및 개요입니다. 성명 임재창 소속기관 HITS 과목명 Molecule design with deep generative models 강의시간 4 학습목표 1. 다양한 딥러닝 기반 분자 생성모델을 리뷰한다.2. 신약개발에 있어 딥러닝 기반 분자 생성모델의 응용연구에 대해서 이해한다. 강의 선수과목 및 준비사항입니다. 선수과목 딥러닝 기초과목 참고자료 - 준비사항 -
참여자수
45
화학 & 화학정보학|
교수자/개설자
-
학습기간
2024-03-01 ~ 2024-12-31
강좌소개
강의 소개 및 개요입니다. 성명 이세한 소속기관 Hits 과목명 Molecular Representation Learning & Property Prediction 강의시간 5 학습목표 1. 분자 표현을 이해하고 인공지능 학습에 활용 할 수 있다.2. SMILES, fingerprint, pharmacophore, embedding 등의 분자 구조 표현 방법을 학습한다. 강의 선수과목 및 준비사항입니다. 선수과목 - 참고자료 - 준비사항 노트북 사용, discovery studio visualizer & PaDEL 설치
참여자수
40
화학 & 화학정보학|
교수자/개설자
-
학습기간
2024-03-01 ~ 2024-12-31
강좌소개
강의 소개 및 개요입니다. 성명 김태민 소속기관 가톨릭대학교 과목명 Multiomics analysis 강의시간 2 학습목표 1. 대표적인 암유전체데이터베이스인 TCGA data를 통해 multiomics분석의 특성 및 실제 응용기법들을 학습한다. 강의 선수과목 및 준비사항입니다. 선수과목 Gene expression analysis, RNA-seq/single cell RNA analysis, Cancer genome analysis 참고자료 - 준비사항 -
참여자수
66
생물학 & 생물정보학|
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
인공지능 & 프로그래밍|
교수자/개설자
-
학습기간
2024-03-01 ~ 2024-12-31
강좌소개
강의 소개 및 개요입니다. 성명 정성원 소속기관 가천대학교 과목명 Omics-based Pathway Analysis 강의시간 3 학습목표 1. Pathway analysis 의 목적 및 그 종류에 따른 특징을 이해한다.2. 널리 사용되는 기초적인 pathway analysis 도구의 사용법을 학습하고 추후 다양한 분석 기법의 활용에 도전한다. 강의 선수과목 및 준비사항입니다. 선수과목 - 참고자료 생물정보학 개론, 유전자발현분석, RNA-seq & Single-cell RNA analysis 준비사항 -
참여자수
40
생물학 & 생물정보학|
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
인공지능 & 프로그래밍|
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
신약개발 & 제약산업|
교수자/개설자
-
학습기간
2024-03-01 ~ 2024-12-31
강좌소개
강의 소개 및 개요입니다. 성명 김동섭 소속기관 KAIST 과목명 QSAR 강의시간 5 학습목표 1. QSAR 모델 개발 과정2. 화합물구조의 수식화와 Descriptors3. QSAR를 위한 기계학습법4. Bioactivity prediction5. Proteochemometric modeling
참여자수
107
화학 & 화학정보학|
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
0|
교수자/개설자
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학습기간
2024-09-01 ~ 2029-12-31
강좌소개
성명 선 호 근 소속기관 부산대학교 통계학과 강의 명 (주제) R을 활용한 유전체 빅데이터 통계 분석 (Statistical analysis of high-dimensional genomic data using R) 학습목표 유전체 발현량 데이터와 DNA 메틸화 데이터와 같은 고차원 유전체 데이터를 분석하는 통계적 검정 방법들과 벌점함수 기반 변수선택 방법들을 학습시키고, 통계 패키지 R을 사용하여 실제 유전체 빅데이터를 분석하는 실습을 통해 학생들의 데이터 분석 능력을 향상시킨다. 분야 AI, Bio 단계 기초 및 심화
참여자수
61
인공지능 & 프로그래밍|
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
인공지능 & 프로그래밍|
교수자/개설자
-
학습기간
2024-03-01 ~ 2024-12-31
강좌소개
강의시간 강의내용 실습여부 1 임상 시험 시뮬레이션 및 최적화 개념 및 사례 소개 필요한 데이터 소개 및 예측 모델 구축/시뮬레이션 방법론 검토 아니오 2 전임상 및 임상 데이터를 활용하여 임상 시험을 시뮬레이션 및 최적화하는 사례에 해당하는 코드를 실습함 (hands-on) 네
참여자수
42
임상개발 & 임상데이터|
교수자/개설자
-
학습기간
2024-03-01 ~ 2024-12-31
강좌소개
구조 기반 가상 탐색을 활용한 유효물질발굴과 인공지능을 활용한 유효물질 최적화 강의 과정입니다. 성명 이세한 소속기관 ㈜히츠 과목명 구조 기반 가상 탐색을 활용한 유효물질발굴과 인공지능을 활용한 유효물질 최적화 강의시간 3시간 학습목표 1) 신약 개발 초기 단계에서의 유효물질 발굴을 위한 가상 탐색과2) 발굴한 유효물질의 최적화하기 위한 Hit-to-Lead 기초 이론을 학습한다.
참여자수
52
화학 & 화학정보학|
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
생물학 & 생물정보학|
교수자/개설자
-
학습기간
2024-09-01 ~ 2029-12-31
강좌소개
성명 김동섭 소속기관 한국과학기술원 강의 명 (주제) 단백질 구조 예측 및 단백질 설계를 위한 최신 딥러닝 기술 학습목표 - 단백질 구조 예측의 원리의 이해 - template-based 모델링을 통한 단백질 구조 예측법 이해 및 실습 - Alphafold를 이용한 단백질 구조 예측 모델 이해 및 실습 - 단백질 설계의 필요성 및 원리 이해 RFDiffusion을 사용한 단백질 설계의 이해 및 실습 분야 AI, Bio 단계 심화
참여자수
88
인공지능 & 프로그래밍|
교수자/개설자
-
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
생물학 & 생물정보학|
화학 & 화학정보학|