딥러닝을 사용한 펩타이드 활성 예측모델 수료증

  • 모집인원9,999명

  • 학습기간2024-11-07 ~ 2029-12-31

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강좌 소개

성명

박혜진

소속기관

에이조스바이오

강의 명

(주제)

딥러닝을 사용한 펩타이드 활성 예측모델

학습목표

딥러닝과 펩타이드 활성 예측의 기본 개념을 이해하고, 데이터 전처리 및 신경망 모델 설계 능력을 함양한다.

분야

□ AI

■ Bio

□ Chem

□ Drug

단계

심화

과정 소개

목차

(강의시간)

강의내용

실습여부

교수자

1

펩타이드 약물의 기초

펩타이드 약물의 개념 및 특성에 대해 설명합니다.

딥러닝을 활용한 펩타이드 약물 발굴의 필요성에 대해 설명합니다.

X

본인

 

2

딥러닝을 활용한 펩타이드 약물 발굴의 최신동향

펩타이드-단백질 결합 구조 예측을 위한 다양한 딥러닝 기반 예측 모델의 최신 기법에 대해 설명합니다.

펩타이드 디자인에 사용되는 다양한 딥러닝 기법에 대해 소개합니다.

X

본인

3

펩타이드 활성 예측 모델의 최신 동향

펩타이드 활성 예측 모델의 최신 기법을 소개합니다.

신생항원발굴을 위한 최신 딥러닝 기법을 소개합니다.

X

본인

4

실습 – 타겟 단백질과 결합하는 펩타이드 디자인

최신 단백질 언어 모델을 사용하여 타겟 단백질에 결합하는 펩타이드를 생성 모델로 디자인합니다..

O

본인

선수과목

python

참고자료

 

준비사항

colab

본인은 귀 기관에서 정한 제반사항을 준수하여 강의를 개발하고자 합니다.

 

신청인 박혜진 (인)

분류
  • 주제
    약물탐색모델, 파이썬프로그래밍, 신약개발사례
  • 분야
    인공지능 & 프로그래밍
  • 실습
    프로그래밍 (Python)
  • 활용 단계
    Target Identification, Drug Discovery
교수자/개설자