AI in Predicting Drug-protein Interaction(sequence-based) 수료증
모집인원999명
학습기간2024-03-01 ~ 2024-12-31
강의 소개 및 개요입니다.
성명 |
남호정 |
소속기관 |
GIST |
과목명 |
Lecture : AI in Predicting Drug-protein Interaction(sequence-based) |
강의시간 |
2 |
학습목표 |
1. 단백질 서열을 사용하여 화합물-단백질 상호작용을 예측하는 다양한 방법론을 학습한다. |
강의 선수과목 및 준비사항입니다.
선수과목 |
Deep Learning Advanced (inductive bias, self-supervised learning, semi-supervised learning, Attention, Transformer |
참고자료 |
doi: 10.1093/bib/bbz157 |
준비사항 |
Colab 접속 가능 환경 |
AI in Predicting Drug-protein Interaction (sequence-based) 강의 과정입니다.
1 |
[화합물-단백질 상호작용 기본 개념] 화합물-단백질 상호작용 예측에 대한기본 개념을 배우고 화합물, 단백질의 기본 표현자들에 대하여 학습한다. -화합물-단백질 상호작용 기본 개념 |
2 |
[화합물-단백질상호작용 예측 모델들] 화합물-단백질 상호작용 예측 모델들에 대한 구체적인 예시를 다룬다 -화합물-단백질 상호작용 예측 모델 관련 데이터베이스 |