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A小科研

新虫 (小有名气)

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专业: 光子与光电子器件

[交流] （CADD+AIDD+AMBER＋GROMACS）

（CADD+AIDD+AMBER＋GROMACS）

专题一：CADD 蛋白结构分析、虚拟筛选、分子对接（蛋白-蛋白、蛋白-多肽等）
生物分子互作基础、蛋白数据库、蛋白结构分析、同源建模、
小分子构建、小分子化合物库、生物分子相互作用Ⅰ、生物分子相互作用II
、虚拟筛选、小分子格式转换、拓展对接使用场景（上）、拓展对接使用场景（下）
、基于碎片药物设计、构效关系分析、分子动力学模拟

专题课程二：AMBER 分子动力学能量优化与分析、结合自由能计算专题
分子动力学入门理/论、 LINUX入门、AMBER简介及安装、研究对象模型获取
、研究对象模型构建、分子动力学模拟、结合自由能计算、可视化软件、
基于分子动力学的轨迹特征获取、基于能量的相互作用机理分析、经典工作复现

专题课程三：GROMACS 分子动力学蛋白模拟、药物开发溶剂筛选专题
分子模拟基础理论、 GROMACS程序入门——学会编译方法，安装自己的GROMACS可执行程序，并运行一个例子。
生物体系建模——掌握不同体系快速搭建方法，使学员具有扎实的建模基础
模拟结果分析——掌握不同生物体系所需分析方法，生成拓扑结构和坐标文件
水溶性蛋白质和配体作用分子动力学模拟
分子动力学结果分析
生物膜磷脂双分子层生物膜、膜蛋白等建模
蛋白质结合自由能计算（伞形采样法为例）
药物分子开发溶剂筛选

专题课程四：AIDD 人工智能（机器学习与深度学习）辅助药物发现专题
计算机辅助药物分子设计、Anaconda3 的安装配置、AIDD 简介——分类和回归任务、基于浅层机器学习的药物
发现（目标：引导学员自行实现基于其他三种算法如KNN，SVM，XGBoost 的毒性
预测模型，并用于小分子化合物的毒性预测）
基于浅层学习的药物发现——回归任务
基于深度学习的药物发现
使用 DNN，GCN，GAT 等主流深度学习模型进行实操

详情请见公众号（科研技术）文章：

发自小木虫IOS客户端

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