단백질 구조 예측 및 단백질 설계를 위한 최신 딥러닝 기술 수료증
모집인원9,999명
학습기간2024-09-01 ~ 2029-12-31
성명 |
김동섭 |
소속기관 |
한국과학기술원 |
강의 명 (주제) |
단백질 구조 예측 및 단백질 설계를 위한 최신 딥러닝 기술 |
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학습목표 |
- 단백질 구조 예측의 원리의 이해 - template-based 모델링을 통한 단백질 구조 예측법 이해 및 실습 - Alphafold를 이용한 단백질 구조 예측 모델 이해 및 실습 - 단백질 설계의 필요성 및 원리 이해 RFDiffusion을 사용한 단백질 설계의 이해 및 실습 |
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분야 |
AI, Bio |
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단계 |
심화 |
목차 |
강의내용 |
실습여부 |
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1 |
단백질 구조 예측의 원리 - 단백질 구조 예측의 원리 및 여러 방법 - 단백질의 구조 예측을 위한 단백질 서열 분석법 |
X |
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2 |
Template-based modeling - template-based 모델링을 통한 단백질 구조 예측의 절차와 모델 평가법 - template-based 모델링을 통한 단백질 구조 예측법 실습 |
O |
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3 |
Alphafold를 이용한 단백질 구조 예측 - alphafold-2에 사용된 deep learning model - alphafold-3에 사용된 deep learning model - alphafold-2, alphafold-3 실습 |
O |
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4 |
단백질 설계 개론 단백질 설계의 정의및 및 필요성 단백질 설계의 기본 원리 단백질 설계의 여러 방법 |
X |
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5 |
단백질 구조 설계를 위한 Diffusion model diffusion model 원리 단백질 구조 설계를 위한 diffusion model |
X |
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6 |
RFDiffusion RFDiffusion 모델의 이해 RFDiffusion 등을 이용한 단백질 설계 실습 |
O |
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선수과목 |
없음 |
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참고자료 |
없음 |
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준비사항 |
인터넷이 연결된 컴퓨터 |