단백질 구조 예측 및 단백질 설계를 위한 최신 딥러닝 기술 수료증

  • 모집인원9,999명

  • 학습기간2024-09-01 ~ 2029-12-31

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강좌 소개

성명

김동섭

소속기관

한국과학기술원

강의 명

(주제)

단백질 구조 예측 및 단백질 설계를 위한 최신 딥러닝 기술

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

분야

AI, Bio

단계

심화

과정 소개

목차

강의내용

실습여부

1

단백질 구조 예측의 원리

- 단백질 구조 예측의 원리 및 여러 방법

- 단백질의 구조 예측을 위한 단백질 서열 분석법

X

2

Template-based modeling

- template-based 모델링을 통한 단백질 구조 예측의 절차와 모델 평가법

- template-based 모델링을 통한 단백질 구조 예측법 실습

O

3

Alphafold를 이용한 단백질 구조 예측

- alphafold-2에 사용된 deep learning model

- alphafold-3에 사용된 deep learning model

- alphafold-2, alphafold-3 실습

O

4

단백질 설계 개론

단백질 설계의 정의및 및 필요성

단백질 설계의 기본 원리

단백질 설계의 여러 방법

X

5

단백질 구조 설계를 위한 Diffusion model

diffusion model 원리

단백질 구조 설계를 위한 diffusion model

X

6

RFDiffusion

RFDiffusion 모델의 이해

RFDiffusion 등을 이용한 단백질 설계 실습

O

선수과목

없음

참고자료

없음

준비사항

인터넷이 연결된 컴퓨터

분류
  • 주제
    단백질구조
  • 분야
    인공지능 & 프로그래밍
  • 실습
    소프트웨어
  • 활용 단계
교수자/개설자