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A小科研

新虫 (小有名气)

[交流] (CADD+AIDD+AMBER+GROMACS)学习

(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:

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