QSAR(Quantitative Structure Activity Relationship) 수료증

  • 모집인원999명

  • 학습기간2024-03-01 ~ 2024-12-31

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강좌 소개

강의 소개 및 개요입니다.

성명

김동섭

소속기관

KAIST

과목명

QSAR

강의시간

5

학습목표

1. QSAR 모델 개발 과정
2. 화합물구조의 수식화와 Descriptors
3. QSAR를 위한 기계학습법
4. Bioactivity prediction
5. Proteochemometric modeling

과정 소개

QSAR 강의 과정입니다.

1

[QSAR 모델 개발 과정]

QSAR의 정의, 목적, 모델개발과정을 이해하기

-신약개발 파이프라인 당면한 문제와 그 원인

2

[화합물구조의 수식화와 Descriptors]

화합물을 컴퓨터가 이해할 수 있도록 어떻게 표현하는가

-Representation Descriptors

3

[QSAR를 위한 기계학습법]

QSAR 모델링에 사용되는 기계학습법에 대해 학습

-Linear regression, Logistic regression, SVM, RF, boosting

4

[Bioactivity prediction]

약물과 관련된 다양한 성질을 예측 하기 위한 방법에 대해 학습

-Physico-chemical Property, Bioactivity Prediction

5

[Proteochemometric modeling]

약물 뿐만 아니라 단백질 타겟 정보까지 고려한 QSAR 방법론 학습

-Protein representation
-Protein-drug interaction

분류
  • 주제
    화학정보프로그래밍
  • 분야
    화학 & 화학정보학
  • 실습
    프로그래밍 (Python)
  • 활용 단계
    Drug Discovery
교수자/개설자