강의시간

강의내용

실습여부

1

- Early Stage 신약개발을 이해하고, 관련 데이터베이스들을 살펴본다.
- 파이썬을 이용하여 데이터를 다운로드하고 데이터의 탐색적 분석을 수행한다.

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2

- 타깃 발굴을 위한 데이터베이스의 종류를 알아보고 이론적 배경을 학습한다.

생물정보학 분석을 이용하여 관련 유전자를 추출하고, 인공지능 분석 결과와 통합하는 방법을 알아본다.

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3

독성시험의 이론적 배경을 학습하고 관련 데이터베이스를 살펴본다.

화합물의 표현 방법에 대해 학습한다.

화합물 독성 예측 모델을 설계하고, 가상 스크리닝을 수행한다.

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4

- 간단한 단백질-화합물 상호작용(Drug-Target Interaction) 모델을 설계한다.

DTI 데이터베이스를 살펴보고, 그 의미에 대해 학습한다.

ZINC database에서 가상 스크리닝을 수행한다.

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5

- 강화학습에 대해 학습하고, 이를 이용한 lead optimization의 개념에 대해 학습한다.

파이프라인 구축을 위한 Snakemake에 대해 학습한다.

효력, 독성 모델을 구축하고 자동화된 파이프라인을 설계한다.

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