교수자/개설자

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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

36

교수자/개설자

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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

43

교수자/개설자

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학습기간

2024-03-01 ~ 2024-12-31

강좌소개

강의소개 및 개요입니다. 성명 최정모 소속기관 부산대학교 화학과 과목명 단백질-리간드 상호작용 계산을 위한 분자동역학 시뮬레이션 방법 강의시간  4시간 학습목표 분자동역학(molecular dynamics; MD) 시뮬레이션 방법의 기초를 익히고, 신약 개발에 널리사용되는 단백질-리간드 상호작용 계산에 응용한다.   강의 선수과목 및 준비사항입니다. 선수과목 기초화학 참고자료 Smit and Frankel, Understanding Molecular Simulation: From Algorithms to Applications 준비사항 해당없음

참여자수

127

교수자/개설자

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학습기간

2024-03-01 ~ 2024-12-31

강좌소개

강좌 소개 및 개요입니다. 성명 홍승환 소속기관 한국제약바이오협회 과목명 도킹 프로그램 사용 실습 강의시간 4 학습목표 도킹에 필요한 단백질 구조를 선택하고, 단백질과 분자 전처리 방법을 설명 도킹 프로그램 (AutoDock Vina 및 변종, rdock 사용 실습 도킹 결과 구조를 분석하는 방법에 대해 설명한다.)   강의 선수과목 및 준비사항입니다. 선수과목 protein data bank 분석, SMARTS를 이용한 분자 서브 구조 검색 참고자료 도서, 웹사이트, 논문 등 준비사항 강의에 필요한 환경 등

참여자수

149

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

23

교수자/개설자

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학습기간

2024-03-01 ~ 2024-12-31

강좌소개

강의 소개 및 개요입니다. 성명 석차옥 소속기관 서울대학교 과목명 신약개발을위한단백질구조예측및상호작용예측 강의시간 11 학습목표 1. 첨단 단백질 구조 예측 및 상호작용 예측의 원리를 배우고 예측 가능 범위를 파악한다.2. 신약개발에 활용될 수 있는 관련 소프트웨어 및 웹서버 활용법에 대해 익힌다.   강의 선수과목 및 준비사항입니다. 선수과목  선수과목 또는 관련과목 참고자료  https://www.rcsb.org/ Muhammed, Muhammed Tilahun, and Esin Aki‐Yalcin. "Homology modeling in drug discovery: Overview, current applications,and future perspectives." Chemical biology & drug design 93.1 (2019): 12-20.Ovchinnikov, Sergey, et al. "Protein structure determination using metagenome sequence data." Science 355.6322 (2017): 294- De Vivo M et al. Role of Molecular Dynamics and Related Methods in Drug Discovery. J. Med. Chem. (2016). Leaver-Fay A, Tyka M, Lewis SM, Lange OF, Thompson J, et al. "Rosetta3 an object-oriented software suite for the simulationand design of macromolecules". Methods Enzymol 487 (2010): 545–574.; Schoeder C T et al. "Modeling Immunity with Rosetta:Methods for Antibody and Antigen Design" Biochemistry 60 (2021): 825−846. C Norn et al, Protein sequence design by explicit energy landscape optimization. PNAS 2021. Mason, Derek M., et al. "Optimization of therapeutic antibodies by predicting antigen specificity from antibody sequence via deeplearning." Nature Biomedical Engineering 5.6 (2021): 600-612.https://wenmr.science.uu.nl/prodigy/https://zhanglab.dcmb.med.umich.edu/SSIPe/ 준비사항  노트북 사용, 사이트 가입, 프로그램 설치 등 준비사항 : FoldIt 웹사이트 가입 (https://fold.it/) : trDesign (https://github.com/gjoni/trDesign) 및 tensorflow 1.13 or 1.14

참여자수

215

교수자/개설자

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학습기간

2024-03-01 ~ 2024-12-31

강좌소개

강의 소개 및 개요입니다. 성명 윤휘열 소속기관 충남대학교 약학과/바이오 AI 융합학과 과목명 신약개발을 위한 정량시스템약리학의 이해 강의시간 5시간 학습목표 1. 그래프의 정의와 그래프 신경망을 이해한다. 신약개발에 활용되는 약리학, 약동학, 약력학 기초에 대해 이해하는 것으로 목표로 함 계량약리학을 기술을 활용하여 신약개발에 활용되는 약동학, 약력학 정보를 정량화 하는 기술을 습득하는 것을 목표로 함 정량화된 약동학, 약력학 정보를 서로 연결하여 체내 흡수, 분포, 대사, 배설 및 약효 발 현과정을 표현하고 이를 임상시험 디자인에 반영하는 법을 습득하는 것을 목표로 함   강의 선수과목 및 준비사항입니다.  선수과목 R 프로그래밍 기초 참고자료 강의자료 및 실습 material 제공 준비사항 R/Rstudio가 구동 가능  

참여자수

52

교수자/개설자

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학습기간

2024-03-01 ~ 2024-12-31

강좌소개

강의시간 강의내용 실습여부 1 분자역학 - 신약개발 프로세스, 이성질체, 이면각   2 분자동력학 시뮬레이션 - Time, Size scales, 분자역학 에너지 함수, 카이랄성, 역 장, 프로그램, 응용예제   3 단백질 모델링 알고리즘 - 극소/최소 최적화   4 단백질 구조 기반 피쳐 분석 - PDB 핸들링, Rg, Distance matrix (실습) O 5 분자역학 프로그램 CHARMM : 인스톨, CHARMM-gui (실습) O 6 Conformational analysis (실습) O 7 Protein - ligand MD simulation (실습) O

참여자수

61