深度学习蛋白质设计+机器学习代谢组学+单细胞多组学+CADD计算机辅助药物设计

一、深度学习蛋白质设计

课程目标：

本课程从零基础开始学习，对 Python 编程基础、Linux 常用命令和 Machine Learning/Deep Learnings 领域相关算法进行详细讲解，并结合当前蛋白质设计方面的论文文献讲解相关技术的应用。主要介绍蛋白质设计的底层逻辑与基本规则，学习蛋白质结构预测、蛋白质序列设计、蛋白质-蛋白质相互作用分析、以及蛋白质功能注释和优化方法，掌握深度学习在蛋白质设计中的常见算法以及实际方法，培养学生具备基本的深度学习蛋白质设计能力和蛋白质人工智能应用的前沿视野，为参与解决生物医学、生物工程和生物能源等方面的重大问题提供更多机会。

课程内容主要分为三个方面：

（1）结构到序列的预测基础：基于结构的蛋白质设计是蛋白质结构预测的

逆过程。学生将学会通过生物信息学工具分析蛋白质序列，预测其二级结构和三维结构，并初步理解结构与功能之间的关联。

（2）ML/DL 算法模型应用与评估：深度学习可以用于预测蛋白质序列的

功能和稳定性。学生将能够使用机器学习或深度学习算法模型进行蛋白质特定功能和序列稳定性预测，同时学习如何评估模型的准确性和可靠性。

（3）蛋白质设计应用实践：深度学习通过预测蛋白质-蛋白质之间的相互作

用、蛋白质的功能以及生物属性为生物制药、生物医学等方面提供了新的方向。学生将通过以上学习的与蛋白质序列、结构和功能预测相关的原理，学会设计新的蛋白质复合物和抗体，识别蛋白质的功能域、结构域和功能位点等，通过神经网络和生成对抗网络的应用，优化和筛选符合特定要求的蛋白质。

授课老师

Dr.Pang, 生物信息学博士，有8年生物数据分析、多组学交叉领域研究经验，曾在国内外多家知名生物医药企业和科研院所有任职经历，对机器学习、深度学习、基因组学、转录组学、代谢组学以及蛋白质组学等有深入研究，发表SCI论文18篇，其中一作及通讯作者9篇。

二、单细胞多组学

课程目标：

1. 掌握单细胞多组学研究思路以及课题设计方法

2. 掌握R语言基本语法以及基本绘图

3. 掌握单细胞转录组基础分析及高级分析

4. 掌握单细胞转录组多样本比较分析

5. 掌握单细胞ATAC数据分析，以及与转录组数据联合分析

6. 掌握单细胞VDJ数据分析，以及与转录组数据联合分析

授课老师

Dr. Li，生物信息学博士，有十余年的测序数据分析经验。研究领域涉及机器学习，芯片数据分析，核酸及蛋白序列分析，DNA，RNA，甲基化测序数据分析，单细胞测序数据分析，miRNA及靶基因分析，癌症相关基因预测及预后分析等，发表SCI论文30余篇，其中一作及并列一作15篇。

三、机器学习代谢组学

课程目标：

1.理解代谢生理功能和代谢疾病，熟悉技术及其应用。

2.了解代谢组学实验流程、数据处理技巧，以及色谱、质谱和LC-MS技术。

3.熟悉关键代谢通路和数据库，利用R软件进行分析和可视化。

4.理解机器学习在代谢组学中的作用，掌握R语言进行分析。

5.使用R语言进行数据清洗与分析，通过文献解读和复现增强研究创新能力

授课老师 

机器学习代谢组学授课老师：

代谢组学老师来自国内985高校，该技术已研究有十余年，有丰富的研究经验，熟悉蛋白质组学、转录组学、代谢组学的原理及数据分析流程，已发表数篇SCI，Nature等顶刊，有丰富的教学经验！

四、CADD计算机辅助药物设计

CADD计算机辅助药物设计：依据生物化学、酶学、分子生物学以及遗传学等生命科学的研究成果，以计算机化学为基础，通过计算机的模拟、计算和预算药物与受体生物大分子之间的相互作用，考察药物与靶点的结构互补、性质互补等，设计出合理的药物分子。它是设计和优化先导化合物的方法，特别是在食品、生物、化学、医药、植物、疾病方面应泛！靶点的发现与确证是现代新药研发的第一步，也是新药创制过程中的瓶颈之一。

 学习目标：计算机辅助药物设计主要包含：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、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、分子动力学等

 分子对接：分子对接是通过受体的特征以及受体和药物分子之间的相互作用方式来进行药物设计的方法。主要研究分子间(如配体和受体)相互作用,并预测其结合模式和亲合力的一种理论模拟方法.近年来,分子对接方法已成为计算机辅助药物研究领域的一项最火最重要的技术。

 虚拟筛选：虚拟筛选(virtual screening，VS)也称计算机筛选，即在进行生物活性筛选之前，利用计算机上的分子对接软件模拟目标靶点与候选药物之间的相互作用，计算两者之间的亲和力大小，以降低实际筛选化合物数目，同时提高先导化合物发现效率。

 分子动力学：分子动力学是一门结合物理，数学和化学的综合技术。分子动力学是一套分子模拟方法，该方法主要是依靠牛顿力学来模拟分子体系的运动，以在由分子体系的不同状态构成的系统中抽取样本，从而计算体系的构型积分，并以构型积分的结果为基础进一步计算体系的热力学量和其他宏观性质。

 近年来发过哪些顶刊以及方向：

计算机辅助药物设计|J. Med. Chem.|基于晶体结构的MPS1抑制剂的设计和优化

JCIM｜DockIT：虚拟现实交互的柔性分子对接

Nature Methods | 蛋白质序列的深度嵌入和比对

Trends Biochem Sci｜配体结合动力学计算方法研究进展

Curr Opin Struc Biol | 多目标药物设计中的人工智能

MDPI Processes | 分子动力学模拟在食品及其工艺中的应用

Food Chemistry | 分子对接和分子动力学模拟

目前计算机辅助药物设计受众人体众多，列如CADD、药物设计、药学、药物研发、药物筛选、新药研发、药物化学、生物制药、免疫、天然产物、兽药研发，生物信息、中药药理、中药化学、网络药理、结构药理、食品安全、食品风味、食药研发、食品研发、抗肿瘤药物、肿瘤免疫、酶工程、遗传、抗体药物、农业工程、化学、有机合成、有机化学、结构生物、合成生物等众多科研人员

授课老师

计算机辅助药物设计主讲老师来自国内高校北京协和医院药物研究所，老师主要擅长深度学习、机器学习、药物虚拟筛选、计算机辅助药物设计、人工智能药物发现、分子对接、分子动力学等方面的研究，有十余年的研究经验。

培训福利：

  课后学习完毕提供全程录像视频回放，针对与培训课程内容 进行长期答疑，微信解疑群永不解散，参加本次课程的学员可免费再参加一次本单位后期组织的相同的 专题培训班（任意一期都可以）

授课方式及学员反馈

通过腾讯会议线上直播，从零基础开始讲解，1300余页电子PPT和教程提前发送给学员，所有培训使用软件都会发送给学员，附赠安装教程和指导安装，培训采取开麦共享屏幕和微信群解疑，学员和老师交流、学员与学员交流，培训完毕后老师针对与培训内容长期解疑，培训群不解散，往期培训学员对于培训质量和授课方式一致评价极高