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Learning Period

11-25-2024 ~ 12-31-2029

Course Introduction

성명 김은지 소속기관 코오롱인더스트리 강의 명 (주제) 화학정보학의 기초: AI와 계산 화학으로 풀어보는 신약 개발 학습목표 이 강의는 화학정보학의 기초를 배우고, AI, 분자동역학, 양자계산을 신약 개발에 어떻게 활용하는지 설명합니다. 참가자는 약물 설계와 용해도 파라미터 예측 등 중요한 화학적 특성을 예측하는 방법을 익히게 됩니다. 분야 AI □ Bio Chem □ Drug 단계 기초

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Learning Period

03-01-2024 ~ 12-31-2024

Course Introduction

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 

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Learning Period

03-01-2024 ~ 12-31-2024

Course Introduction

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

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Learning Period

03-01-2024 ~ 12-31-2024

Course Introduction

강의 소개 및 개요입니다. 성명 이주용 소속기관 서울대학교 과목명 RDKit의 기초와 이를 이용한 화학정보학 실습 강의시간 10 학습목표 1. RDKit의 기본 기능을 익혀 기본적인 분자 입출력 및 물성 분석을 할 수 있다2. Cheminformatics의 기본 개념을 이해하고 실제로 최신 연구에서 어떻게 사용되고 있는지 살펴본다   강의 선수과목 및 준비사항입니다. 선수과목  파이썬, 주피터 노트북, anaconda 또는 venv 같은 가상환경 생성 프로그램 참고자료  www.rdkit.org, 핸즈온 머신러닝 (한빛 미디어) 준비사항  파이썬, 주피터 노트북, 아나콘다 패키지 관리자가 설치된 PC 필요

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Learning Period

03-01-2024 ~ 12-31-2024

Course Introduction

강의 소개 및 개요입니다.  성명 신현길 소속기관 안전성평가연구소 과목명 독성 예측 인공지능 모델 활용 강의시간 6시간 학습목표 1. 무료로 사용 가능한 독성 예측 프로그램 설치 및 활용 방법 익히기 2. python을 이용한 데이터 분석 및 처리 방법 익히기 3. 예측 모델 개발을 위한 python 코드 완성해보기   강의 선수과목 및 준비사항입니다. 선수과목 파이썬 프로그래밍 기초(2-5강), 화학정보학개론, QSAR, RDKit의 기초와 이를 이용한 화학정보학 실습 참고자료 RDKit의 기초와 이를 이용한 화학정보학 실습 [강사 강원대학교 이주용] 1. 컴퓨터를 이용한 신약 개발 방법론 https://www.ibric.org/myboard/list.php?Board=news&Page-2&&PARA3-21) 2. pubchempy (https://pubchempy.readthedocs.io/en/latest/) 3. openbabel 파이썬 모듈 http://openbabel.org/wiki/python) 참고자료 4. MOPAC 홈페이지 (http://openmopac.net/) 5. Chembl 데이터베이스 (https://www.ebi.ac.uk/chembin 6. binding DB (https://www.bindingdb.org/rwd/bind/index.jsp) 7. DILIrank 미국 FDA에서 정리한 데이터 베이스 (classificaion 모델 개발용 데이터) https://www.fda.gov/science-research/liver-toxicity-knowledge-base-ltkb/drug-induced-liver-in jury-rank-cdilirank-dataset) 준비사항 아나콘다 파이썬으로 진행(아나콘다 파이썬이 아닌 경우 pandas, matplotilb, sci-kit learn 모듈 추가 설치 필요) 아나콘다 파이썬에서 추가 설치가 필요한 모듈 (pubchempy, mopac, openbabel, joblib) 아나콘다에서 제공하는 spyder 사용방법 숙지(다른 IDE 호라용해도 문제 X) text editor 프로그램(Atom, Sublime 등) binding DB 데이터 활용을 위한 홈페이지 가입 필요

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