Professor
-
Learning Period
11-20-2024 ~ 12-31-2029
Course Introduction
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
Students
36
생물학 & 생물정보학|
Professor
-
Learning Period
03-01-2024 ~ 12-31-2024
Course Introduction
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
Students
44
.png)
임상개발 & 임상데이터|
Professor
-
Learning Period
03-01-2024 ~ 12-31-2024
Course Introduction
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
Students
127
 (1).png)
화학 & 화학정보학|
.png)
Professor
-
Learning Period
03-01-2024 ~ 12-31-2024
Course Introduction
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
Students
23
.png)
생물학 & 생물정보학|
 (1).png)
 (1).png)
 (1).png)