火热的AI技术+机器学习与深度学习这八项技能到底该怎样应用到实战中！

最新推荐文章于 2024-07-25 09:00:57 发布

qwmb919

最新推荐文章于 2024-07-25 09:00:57 发布

阅读量783

点赞数

分类专栏： CADD 生信三大组学生物医学文章标签：深度学习人工智能机器学习

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qwmb919/article/details/130770391

版权

课程涵盖了计算机辅助药物设计的流程，包括PDB数据库、分子对接、虚拟筛选和分子动力学模拟。同时，介绍了人工智能在药物发现中的应用，如机器学习和深度学习算法，以及它们在基因组学、转录组学、表观组学中的实际应用，包括基因表达预测、疾病诊断和药物反应预测等。此外，还涉及了单细胞分析、蛋白组学和代谢组学的机器学习方法。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

CADD计算机辅助药物设计设计流程，让学员能够掌握包括PDB数据库、靶点蛋白、蛋白质-配体、蛋白-配体小分子、蛋白-配体结构、notepad的介绍和使用、分子对接、蛋白-配体对接、虚拟筛选、蛋白-蛋白对接、蛋白-多糖分子对接、蛋白-水合对接、Linux安装、gromacs分子动力学全程实操、溶剂化分子动力学模拟

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。

（深度学习基因组学）适于对深度学习、基因组学、转录组学、蛋白组学、药物基因组学等多组学分析感兴趣的学员。通过基础入门+应用案例实操演练的方式，从初学及应用研究的角度出发，带大家实战演练多种深度学习模型（深度神经网络DNN、卷积神经网络CNN、循环神经网络RNN、可变自动编码器VAE、图卷积神经网络GCN）在基因组学分析中的各种应用：识别G4基序特征DeepG4，识别非编码基因突变DeepSEA，预测染色体亲和性Basset，预测基因表达eQTL的Enformer、识别拷贝数变异DeepCNV、预测调控因子DeepFactor、预测premiRNA的dnnmiRNA、从基因表达数据中识别乳腺癌分型DeepType、从高维多组学数据中识别疾病表型XOmiVAE、从基因序列及蛋白质相互作用网络中识别关键基因DeepHE、联合肿瘤基因标记及药物分子结构预测药物反应机制的SWnet等深度学习工具。通过对这些深度学习在基因组学中的应用案例进行深度讲解和实操，让您能够掌握深度学习分析高维基因组学、转录组学、蛋白组学等多组学数据流程，系统学习深度学习及基因组学理论知识及熟悉软件代码实操，熟练掌握这些前沿的分析工具的使用以及研究创新深度学习算法解决生物学及临床疾病问题与需求。

（机器学习转录组学与表观组学）旨在为您提供转录组学和表观组学，以及在Linux和R环境中进行数据分析的技能。，您将学习如何处理和分析转录组和表观组数据，并深入了解这两个领域的关键概念和最新发展。内容包括Linux操作系统的基础知识和常用命令行技巧，R编程语言的应用，转录组数据的预处理和差异表达分析，表观组数据的分析方法，以及综合应用和实际项目实践。

人工智能与组学的研究到底有多热，以及为何要举办培训，下面的内容给出了答案

近两年国内外顶尖课题组MIT、Harvard University、UPenn、清华大学、复旦大学、西湖大学等都在从事人工智能与组学的研究，这一研究成果更是多次发表在Nature Reviews Genetics、Nature Methods、Science Advances、Cancer Cell、Nature Biotechnology等知名国际顶刊上，为我们发表顶刊鉴定了基础

能够快速运用到自己的科研项目和课题上，助力学员发表Nature、Science、Cell等正刊及子刊！（在生信分析的新技术加持下，发更高质量的文章）

专题一、CADD计算机辅助药物设计

专题二、AIDD人工智能药物发现与设计

专题三、深度学习基因组学

专题四、机器学习转录组学与表观组学

专题五、单细胞空间转录组

专题六、机器学习蛋白组学

专题七、机器学习代谢组

专题八、机器学习微生物

（以下是具体的内容安排，感兴趣的建议慢慢阅读）

CADD计算机辅助药物设计

第一天上午