AIDD人工智能药物发现与设计
课程目标
AIDD人工智能药物发现与设计:是人工智能和机器学习技术使制药领域实现了现代化。目前机器学习和深度学习算法已被应用于多肽合成、虚拟筛选、毒性预测、药物监测和释放、药效团建模、定量构效关系、药物重定位、多药理和生理活性等药物发现过程。可以很好的将传统的面向化学的药物发现与人工智能药物设计相结合。此外，世界各地的系统生物学和化学科学家与计算科学家合作，开发现代ML算法和原理，大大的可以促进药物的发现和开发。
AIDD授课老师老师，有十余年的计算机算法研究和程序设计经验。研究方向涉及生物信息学，深度学习，药物靶标识别，药物不良反应等。参与了国自然基金2项，主持了省厅级科研项目3项。一作身份发表SCI论文数篇，包括BMC Bioinformatics, Journal of Biomedical Informatics, International Journal of Molecular Sciences等知名期刊。
01
AIDD人工智能药物发现与设计课程内容
第一天
1.AIDD概述及药物综合数据库介绍
2.人工智能辅助药物设计AIDD概述
3.安装环境
(1)anaconda
(2)vscode
(3)pycharm
(4)虚拟环境
4.第三方库基本使用方法
(1)numpy
(2)pandas
(3)matplotlib
(4)requests
5.多种药物综合数据库的获取方式
(1)KEGG（requests爬虫）
(2)Chebi（libChEBIpy）
(3)PubChem（pubchempy / requests）
(4)ChEMBL（chembl_webresource_client）
(5)BiGG（curl）
(6)PDB（pypdb）
第二天 ML-based AIDD
1.机器学习
(1)机器学习种类：
①监督学习
②无监督学习
③强化学习
(2)典型机器学习方法
①决策树
②支持向量机
③朴素贝叶斯
④神经网络
⑤卷积神经网络
(3)模型的评估与验证
(4)分类评估：准确率、精确率、召回率、F1分数、ROC曲线、AUC计算
(5)回归评估：平均绝对误差、均方差、R2分数、可释方差分数
(6)交叉验证
2.sklearn工具包基本使用
3.rdkit工具包的基本使用
4.化合物编码方式和化合物相似性理论知识
5.项目实战1：基于ADME和Ro5的分子筛选
6.项目实战2：基于化合物相似性的配体筛选
7.项目实战3：基于化合物相似性的分子聚类
8.项目实战4: 基于机器学习的生物活性预测
9.项目实战5：基于机器学习的分子毒性预测
第三天 GNN-based AIDD
1.图神经网络
(1)框架介绍: PyG，DGL，TorchDrug
(2)图神经网络消息传递机制
(3)图神经网络数据集设计
(4)图神经网络节点预测、图预测任务和边预测任务实战
2.论文精讲：DeepTox: Toxicity Prediction using Deep Learning
3.项目实战1：基于图神经网络的分子毒性预测
(1)SMILES分子数据集构建PyG图数据集
(2)基于GNN进行分子毒性预测
4.项目实战2：基于图神经网络的蛋白质-配体相互作用预测
(1)蛋白质分子图形化，构建PyG图数据集
(2)基于GIN进行网络搭建及相互作用预测
第四天 NLP-based AIDD
1.自然语言处理
(1)Encoder-Decoder模型
(2)循环神经网络 RNN
(3)Seq2seq
(4)Attention
(5)Transformer
2.项目实战1：基于自然语言的分子毒性预测
(1)SMILES分子数据集词向量表示方法
(2)基于NLP模型进行分子毒性预测
3.项目实战2：基于Transformer的有机化学反应产量预测 （Prediction of chemical reaction yields using deep learning）
4.论文精读及代码讲解：《Mapping the space of chemical reactions using attention-based neural networks》
第五天 分子生成与药物设计
1.分子生成模型
(1)循环神经网络RNN
(2)变分自动编码器VAE
(3)生成对抗网络GAN
(4)强化学习RL
2.项目实战1: 基于图数据的小分子化合物生成模型《A Graph to Graphs Framework for Retrosynthesis Prediction》
3.项目实战2: 基于NLP的抗体生成模型《Generative language modeling for antibody design》
02
课程目标
AIDD人工智能药物发现与设计课程：让学员了解药物发现的前沿背景，学习人工智能领域的各类常见算法，熟悉工具包的安装与使用，掌握一定的算法编程能力，能够运用计算机方法研究药物相关问题。通过大量的案例讲解和实践操作，具备一定的AIDD模型构建和数据分析能力。
AIDD人工智能药物发现与设计授课时间
2024.11.02-----2024.11.03(09：00-11：30--13：30-17：00)
2024.11.09-----2024.11.10(09：00-11：30--13：30-17：00)
2024.11.16(09：00-11：30--13：30-17：00)
共计5天的课 通过腾讯会议直播 线上实操 提供全部录播
AIDD药物发现与设计直播课
公费价：每人每班￥5880元 （含报名费、培训费、资料费、）
自费价：每人每班￥5580元 （含报名费、培训费、资料费、）
报名咨询微信
微信：766728764
详细内容请查看链接：网页链接 （复制到浏览器打开）
