Professor

-

Learning Period

11-12-2024 ~ 12-31-2029

Course Introduction

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  

Students

36

Professor

-

Learning Period

11-07-2024 ~ 12-31-2029

Course Introduction

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

Students

31

Professor

-

Learning Period

10-07-2024 ~ 12-31-2029

Course Introduction

성명 석차옥 소속기관 갤럭스 / 서울대학교 강의 명 (주제) 인공지능 기반 단백질 신약 설계 (AI-based Protein Drug Design) 학습목표 - 인공지능을 활용한 단백질 신약 설계 파이프라인에 대한 이해 - 단백질 신약 설계에서의 구조 예측 모델의 중요성 이해 - AlphaFold2, RoseTTAFold 모델의 이해 (높은 성능에 기여하는 핵심 구성요소 파악) - AlphaFold3, RoseTTAFold-All-Atom 등 최신 생체 분자 구조 예측 모델 이해 - 단백질 신약 설계에 활용되는 모델의 원리 및 설계 응용 방법 이해 구조 생성 모델 / 서열 디자인 모델 / 면역원성 예측 모델 분야 AI,Bio,Drug 단계 심화

Students

91

Professor

-

Learning Period

03-01-2024 ~ 12-31-2024

Course Introduction

강의시간 강의내용 실습여부 1 - Early Stage 신약개발을 이해하고, 관련 데이터베이스들을 살펴본다. - 파이썬을 이용하여 데이터를 다운로드하고 데이터의 탐색적 분석을 수행한다. O 2 - 타깃 발굴을 위한 데이터베이스의 종류를 알아보고 이론적 배경을 학습한다. 생물정보학 분석을 이용하여 관련 유전자를 추출하고, 인공지능 분석 결과와 통합하는 방법을 알아본다. O 3 독성시험의 이론적 배경을 학습하고 관련 데이터베이스를 살펴본다. 화합물의 표현 방법에 대해 학습한다. 화합물 독성 예측 모델을 설계하고, 가상 스크리닝을 수행한다. O 4 - 간단한 단백질-화합물 상호작용(Drug-Target Interaction) 모델을 설계한다. DTI 데이터베이스를 살펴보고, 그 의미에 대해 학습한다. ZINC database에서 가상 스크리닝을 수행한다. O 5 - 강화학습에 대해 학습하고, 이를 이용한 lead optimization의 개념에 대해 학습한다. 파이프라인 구축을 위한 Snakemake에 대해 학습한다. 효력, 독성 모델을 구축하고 자동화된 파이프라인을 설계한다. O

Students

100

Professor

-

Learning Period

03-01-2024 ~ 12-31-2024

Course Introduction

강의 소개 및 개요입니다. 성명 이일구 소속기관 팜캐드 과목명 Deep Learning based Molecular Generation 강의시간 4 학습목표 1. De novo molecular generation 모델의 핵심 방법을 학습한다.2. pytorch 를 이용하여 RNN, ChemicalVAE 모델을 직접 구현한다.   강의 선수과목 및 준비사항입니다. 선수과목 - 딥러닝 기초 (CNN, RNN, 뉴럴넷 학습 이론)- Pytorch 기초 참고자료  - Generating Focused Molecule Libraries for Drug Discovery with Recurrent Neural Networks- Automatic Chemical Design Using a Data-Driven Continuous Representation of Molecules 준비사항  - 노트북 사용- python3 및 pytorch 사용- jupyter notebook 사용

Students

56

Professor

-

Learning Period

03-01-2024 ~ 12-31-2024

Course Introduction

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  -

Students

51

Professor

-

Learning Period

03-01-2024 ~ 12-31-2024

Course Introduction

성명 김화종 소속기관  강원대학교 과목명  신약개발에 필요한 머신러닝 이해 강의시간  9 모듈 학습목표 신약개발에 필요한 화합물 데이터를 다루는 방법을 배우고 화합물의 속성을 수치 테이블로 표현하는 방법, Fingerprint, 그래프 등으로 표현하는 분자 표현형을 설명한다. 머신러닝 모델을 구현하는 방법과 랜덤포레스트, MLP, CNN, Graph CNN 등을 배우고 VAE와 GAN 등 생성 모델을 이용한 분자 생성 방법을 배운다.

Students

94