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A小科研新蟲 (小有名氣)
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[交流]
分子對接 蛋白-蛋白 分子動力學 虛擬篩選
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專題一：CADD 蛋白結構分析、虛擬篩選、分子對接（蛋白-蛋白、蛋白-多肽等） 生物分子互作基礎、蛋白數(shù)據(jù)庫、蛋白結構分析、同源建模、 小分子構建、小分子化合物庫、生物分子相互作用Ⅰ、生物分子相互作用II 、虛擬篩選、小分子格式轉換、拓展對接使用場景（上）、拓展對接使用場景（下） 、基于碎片藥物設計、構效關系分析、分子動力學模擬 專題課程二：AMBER 分子動力學能量優(yōu)化與分析、結合自由能計算專題 分子動力學入門理/論 、 LINUX入門、AMBER簡介及安裝、研究對象模型獲取 、研究對象模型構建 、分子動力學模擬 、結合自由能計算、可視化軟件 、 基于分子動力學的軌跡特征獲取、 基于能量的相互作用機理分析 、經典工作復現(xiàn) 專題課程三：GROMACS 分子動力學蛋白模擬、藥物開發(fā)溶劑篩選專題 分子模擬基礎理論 、 GROMACS程序入門——學會編譯方法，安裝自己的GROMACS可執(zhí)行程序，并運行一個例子。 生物體系建�！莆詹煌w系快速搭建方法，使學員具有扎實的建模基礎 模擬結果分析——掌握不同生物體系所需分析方法，生成拓撲結構和坐標文件 水溶性蛋白質和配體作用分子動力學模擬 分子動力學結果分析 生物膜磷脂雙分子層生物膜、膜蛋白等建模 蛋白質結合自由能計算（傘形采樣法為例） 藥物分子開發(fā)溶劑篩選 專題課程四：AIDD 人工智能（機器學習與深度學習）輔助藥物發(fā)現(xiàn)專題 計算機輔助藥物分子設計、Anaconda3 的安裝配置、AIDD 簡介——分類和回歸任務、基于淺層機器學習的藥物 發(fā)現(xiàn)（目標：引導學員自行實現(xiàn)基于其他三種算法如KNN，SVM，XGBoost 的毒性 預測模型，并用于小分子化合物的毒性預測） 基于淺層學習的藥物發(fā)現(xiàn)——回歸任務 基于深度學習的藥物發(fā)現(xiàn) 使用 DNN，GCN，GAT 等主流深度學習模型進行實操 詳情請見下方公眾號文章~~【科研技術】 發(fā)自小木蟲IOS客戶端 |
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5樓2022-11-18 17:55:00
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2樓2022-11-10 11:20:23
3樓2022-11-14 10:28:17
4樓2022-11-18 11:04:24
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