science顶刊！有机合成化学的巨大变革，极大加速新药研发速度！-pg电子游戏平台

以下为近年来的很火的九大热点研究

以下为内容介绍

01 cadd较量机辅助药物设计

                           内容可向下滑动

第一天

导论与根蒂

1. 卵白质三维构造的展望对于药物发现的主要性

1.1 同源建模

1.2 从头建模

2. 卵白质（酶/靶点）活性位点在药物发现的主要性

3. 药物发现中的要害构造特征（稀奇是小分子）

4. 药物辅助发现常用的较量方式

4.1 分子对接

4.2 虚拟筛选

4.3 分子动力学模拟

4.4 其他

pdb数据库的介绍

1.1 检索卵白

1.2 页面功能及解读

1.3 数据的下载

1.4 pdb文件花样的解读

2. pymol

2.1 软件介绍

2.2 根基把持介绍

2.3 卵白及小分子外观图、静电势透露

2.4 绘制互相感化图及建造简洁动画

第二天

同源建模

1. 同源建模道理介绍

1.1 同源建模的功能及使用场景

1.2 同源建模的方式

2. swiss-model 同源建模；

2.1 同源卵白的搜刮（blast等方式）

2.2 卵白序列比对

2.3 卵白模板选择

2.4 卵白模型搭建

2.5 模型评价（卵白拉曼图）

2.6 卵白模型优化                       

实例讲解与演习：用2019-ncov spike卵白序列建模，凭据响应参数和方式评价模型

小分子构建

1. chemdraw软件介绍

1.1 小分子构造构建

1.2 小分子理化性质（如分子量、clogp等）较量

1.3 离别构建大环、氨基酸、dna、rna等分子

小分子化合物库

2 小分子数据库

2.1 drugbank、zinc、chembl等数据库介绍及使用

2.2 自然产品、中药成分数据库介绍及使用

第三天

分子对接根蒂

1.1 分子对接道理

1.2 分子对接分类

1.3 分子对接打分函数

2. 常规分子对接实践

2.1 对接的执行

2.1.1 药物分子配体的预备

2.1.2 卵白受体的预备

2.1.3 受体格点较量

2.1.3 执行半柔性对接

对接究竟评价

1.2.1 晶体构造构象进行对比

1.2.2 能量角度评价对接究竟

1.2.3 聚类剖析评价对接究竟

1.2.4 最优连系构象的选择

2 对接其他体式的实现

第四天

1 柔性对接

1.1 小分子配体优化预备

1.2 卵白受体的预备

1.3 柔性残基的界说

1.4 卵白受体格点较量

1.5 柔性对接较量及究竟评价

1.6 半柔性对接与柔性对接对照与选择

2 柔性对接其他体式的实现

下昼

基于受体的药物发现

1 虚拟筛选的预备

1.1 小分子文件的分歧花样

1.2 openbabel最实用功能的介绍

1.3 小分子分歧花样的转化

2. 基于对接的虚拟筛选

2.1 虚拟筛选界说、流程构建及演示

2.2 靶点卵白选择、化合物库获取

2.3 虚拟筛选

2.4 究竟剖析（打分值、能量及互相感化剖析）

第五天

上午

一些特别的分子对接

1.小分子-小分子对接

1.1小分子-小分子互相感化简介

1.2小分子构造预处理

1.3小分子-小分子对接（糖-小分子为例）

1.4对接究竟展示与剖析

2. 卵白-核酸对接

3. 卵白-卵白对接

下昼

基于配体的药物发现

1. 3d-qsar模型构建（sybyl软件）

1.1 小分子构建

1.2 建立小分子数据库

1.3 小分子加电荷及能量优化

1.4 分子活性构象确定及叠合

1.5 建立3d-qsar模型

1.6 comfa和comsia模型构建

1.7 测试集验证模型

1.8 模型参数剖析

1.9 模型等势图剖析

1.10 3d-qsar模型指导药物设计

第六天

上午

1. linux系统介绍

2.常用号令介绍

3. linux上法式的安装（gromacs）

下昼

md实践一：溶剂化下卵白质分子动力学模拟

周全熟悉分子动力学模拟的一样流程

第七天

上午

md实践二：溶剂化下卵白质-配体的分子动力学模拟

把握处理非尺度残基的力场拟合

下昼

分子动力学模拟中的常用剖析号令

卵白-配体连系自由能的结算

部门模型案例图片

02 aidd人工智能药物发现与设计

                           内容可向下滑动

第一天

1     人工智能药物发现(aidd)简介

2     机械进修和深度进修在药物发现范畴的应用

2.1  分子属性展望与优化

2.2  虚拟筛选

2.3  药物副感化展望与平安性评估

2.4  新药分子设计

3     对象介绍与安装

3.1  anaconda3/pycharm 安装

3.2  numpy 根蒂

3.3  pandas 根蒂

3.4  matplotlib 根蒂

3.5  scikit-learn 根蒂

3.6  pytorch 根蒂

3.7  rdkit 根蒂

第二天

1     机械进修简介

1.1     机械进修四要素

1.2     数据模块

1.3     焦点和高级 api

2     回来算法与应用

2.1     线性回来

2.2     lasso 回来

2.3     ridge 回来

2.4     elasticnset 弹性收集

3     分类算法与应用

3.1     逻辑回来

3.2     朴实贝叶斯

3.3     knn

3.4     svc

3.5     决议树

3.6     随机丛林

3.7     集成进修

4     聚类算法

4.1     kmeans

4.2     密度聚类 dbscan

5     降维

5.1     奇异值分化 svd

5.2     主成分剖析 pca

5.3     非负矩阵分化 nmf

6     模型的评估方式和评价指标

6.1     超参数优化

6.2     交叉验证

6.3     评价指标

7     特征工程

8     机械进修药物发现案例（一）

——化合物生物活性分类模型

9     机械进修药物发现案例（二）

——化合物生物活性回来模型

10   机械进修药物发现案例（三）

—— 药物副感化展望模型

图1. 副感化在药物-药物相似性收集中传播。

第三天

1     深度进修与药物发现（ 一）

1.1  深度神经收集

1.2  正向和反向流传

1.3  优化方式

1.3.1  梯度下降增加动力

1.3.2   自适应进修

1.3.3  adam

1.4  损失函数

1.4.1  平均绝对误差

1.4.2  均方误差损失函数

1.4.3  交叉熵损失函数

1.5  卷积神经收集

1.5.1  卷积层

1.5.2  填充和步幅

1.5.3  池化层

1.5.4  lenet 收集

1.5.5  alexnet 收集

2     深度进修药物发现案例（一）

—— 药物-药物互相感化展望模型

第四天

1     深度进修与药物发现（ 二）

1.1  轮回神经收集

1.2  新闻传递神经收集

1.3   图卷积神经收集

1.4   图注重力神经收集

1.5   图采样和聚合

2     深度进修药物发现案例（二）

—— 药物靶标互相感化展望模型

3     深度进修药物发现案例（三）

—— 药物重定位模型

第五天

1     深度进修与药物发现 （三）

1.1  注重力机制

1.2   自注重力模型

1.3  多头自注重力模型

1.4  交叉注重力模型

1.5  transformer 模型

2     深度进修药物发现案例（四）

—— 药物-药物互相感化展望模型

3     深度进修药物发现案例（五）

—— 药物靶标连系亲和力展望模型

图 4.将药物和卵白质信息关系起来的带有注重力区块的attentiondta模型

03 卵白晶体构造解析

                           内容可向下滑动

第一天

卵白质结晶前预备

课程介绍和卵白质构造功能根基介绍

提纯卵白质,确定浓度、ph值、缓冲液等前提,掌握卵白质不乱性等。

1、目的卵白质信息检索与查询

- 行使生物信息学对象汇集方针卵白质的基因序列、构造域、同源卵白质的信息

- 剖析方针卵白质的理化性质,如分子量、等电点、聚合水平、不乱性等

2、质粒制备

- 设计引物,克隆方针基因到表达载体

- 转化表达宿主,提取重组质粒

- 质粒测序等验证方针基因插入

3、卵白质纯化

- 选择合适的诱导表达等前提,表达可溶性或不溶性重组卵白

- 裂解菌体,释放重组卵白质

- 卵白质纯化:亲和层析、离子交流层析、凝胶过滤等层析手艺的道理和实践等

4、卵白质不表达和包容体问题

- 剖析不表达的原因,优化诱导前提

- 改善消融缓冲液前提,提高卵白从包容体中释放

5、卵白质活性判定

- 进行western blot或酶活性实验验证卵白质活性

6、卵白质结晶前剖析

- 测定卵白质的纯度、聚合状况、不乱性等

- 优化缓冲液前提,调整卵白质到适宜的ph和离子浓度等

第二天

卵白质结晶与衍射数据收集

行使协同结晶筛选获得卵白质结晶,在同步辐射光源下收集衍射数据。

1、卵白质结晶

- 卵白质结晶的根基道理

- 卵白质结晶的影响身分

- 卵白质结晶的根基方式

- 结晶前提筛选策略- 结晶前提筛选策略

- 没有晶体或许改善晶体质量的策略

- 晶体后处理

- 晶体冻存的根基道理和策略

2、ssrf（同步辐射光源） 的介绍

- ssrf简介

- ssrf的光源优势

- ssrf的实验站介绍

3、卵白质晶体衍射数据收集

- x射线结晶学根基道理

- 晶体探针和晶体定位

- 晶体测试和优化

- 衍射数据收集参数设定和收集策略

- 衍射数据处理和剖析

第三天

卵白质晶体构造解析软件安装

安装相关较量机法式,如phenix, xds, pymol等用于后续的数据处理与模型竖立。

1、下载和安装简要介绍

2、卵白质晶体构造解析软件安装

- ccp4安装

- phenix安装

- coot安装

- pymol安装

- 其他构造解析支撑软件安装

依次介绍ccp4、phenix、coot、pymol等首要的构造解析软件的下载和安装方式。也能够介绍一些构造解析中需要的其他软件对象的安装。

index、integrate与scale & merge等软件使用和介绍

行使软件index及integrate衍射点,scale& merge等处理衍射数据以校正强度。 

1、晶体构造学根蒂常识

- 晶体学中的衍射理论根蒂

- 布拉格定律和倒易空间

- 晶体的对称性

2、卵白质晶体构造解析流程

- 卵白质的表达与纯化

- 卵白质的结晶

- x射线晶体学数据收集

- 晶体构造解析流程概述

3、index和integrate

- indexing的目的和道理

- integration的目的和过程

4、scale & merge

- scale & merge的目的——校正数据

- scale& merge常用方式

5、使用scala/xscale/aimless等进行scale & merge

- scala/xscale/aimless等软件介绍

- scala/xscale/aimless进行数据scale& merge的步伐

6、使用hkl2000进行index、integrate和scale & merge

- hkl2000软件介绍

- 使用hkl2000进行indexing

- 使用hkl2000进行integration

- 使用hkl2000进行scaling & merge

第四天

相位解析、电子密度重构、分子构造模型构建批改和优化与构造提交

行使直接法/分子置换法/m(s)ad/m(s)ir 等等相位解析方式确定卵白质框架,手动模型构建余下构造,进行批改和优化后达到尺度后提交卵白质坐标库。

1、 直接法/分子置换法/m(s)ad/m(s)ir 等方式解析相位

（1）直接法/分子置换法/m(s)ad/m(s)ir等的根基道理

(2) 直接法/分子置换法/m(s)ad/m(s)ir等的目的

(3) 常用的软件介绍

(4) 直接法/分子置换法/m(s)ad/m(s)ir等的具体把持步伐

2．电子密度润饰：

（1）电子密度润饰的根基道理：

（2）电子密度润饰的目的

（3）电子密度润饰的常用软件介绍

（4）电子密度润饰的具体把持步伐

3．电子密度重构

（1）电子密度重构的目的和根基道理

（2）电子密度重构的把持

4、卵白质晶体构造模型构建

(1) 卵白质序列比对确定构建肇端模型

(2) 主链构建方式

(3) 侧链构建方式

(4) 构建完成后的模型搜检

5、卵白质晶体构造批改与优化

(1) 能量最小化道理 

(2) 模拟退火道理

(3) 分子动力学模拟道理

(4) 优化过程中的评估尺度

（5）构造批改常用软件介绍

（6）构造修证的具体把持步伐

6、卵白质晶体构造验证

（1）构造验证的目的和根基道理

(2) ramachandran图剖析

(3) 各类键长和键角分布

(4) 密接点剖析

(5) b因子分布

(6) 电子密度成家度评价

（7）各类指标与统计数据

7、卵白质晶体构造提交到pdb

(1) pdb数据提交要求

(2) 各项验证确认无误后压缩需提交文件

(3) 在pdb网站提交表单,上传文件,守候审核究竟，复原信息

第五天

卵白质晶体构造展示与剖析 、构造与功能的关系

5.1 行使pymol等软件剖析并展示卵白质的二级构造、三级构造,活性口袋等构造信息。

1、pdb花样文件简介

- pdb文件概述:包含卵白质晶体学数据的尺度花样

- 原子坐标:记录每个原子的xyz坐标

- 温度因子:记录每个原子的热活动参数

- 二级构造:记录α螺旋和β片层的位置

- 构造讲解:记录配体、酶活性中心等主要构造信息

2、pymol建造卵白质晶体构造图 

- pymol简介:风行的分子可视化软件

- 加载pdb文件

- 显露卵白质链、α螺旋和β片层

- 调整视角、变色和放大要害构造

- 导出高质量图像3、使用pymol建造卵白质配体连系位点信息

- 识别卵白质与配体的互相感化

- 凸起显露配体连系位点残基

- 在连系位点生成外观模型

- 建造配体连系位点的特写图

4、使用pymol查询卵白质的温度因子b-factors

- 显露温度因子putty图

- 剖析柔性域和不乱域

- 与酶活性中心和功能位点的关系

5、使用pymol重叠对比分歧的卵白质晶体构造

- 载入分歧状况的pdb文件

- 重叠对齐卵白质构造

- 对照构象转变,如酶动力学过程中的分歧中央状况6、使用pymol显露卵白质晶体构造中配体的电子密度图

- 加载包含配体密度的pdb文件

- 显露2fo-fc 和 fo-fc电子密度图

- 搜检配体与电子密度的成家水平

- 评估配体定位和取向的正确性7、使用pymol连系chimera实现同步显露非对称单元的卵白质分子

- 在pymol中显露卵白质非对称单元

- 在chimera中同步显露非对称单元

- 细节对比分歧分子中的沟通构造

- 剖析卵白质多聚体形成的分子间互相感化

5.2 生物大分子构造介绍

5.3 构造与功能关系：

（1）若何剖析构造与功能关系：

（2）剖析构造的目的：

（3）构造与功能关系的研究手段：

（4）构造能带来什么？

（5）测定构造之后的思路介绍

04 冷冻电镜构造解析

                           内容可向下滑动

第一天

一、冷冻电镜的发源和成长

1， 冷冻电镜的发源

2， 冷冻电镜道理

3， 相机的成长

4， 冷冻制样方式的成长

二、 冷冻电镜的应用概述

1， 单颗粒冷冻电镜（single particle cryo-em analysis）

2， 原位冷冻电镜（cryo-et）

3， 微晶电子衍射（micro-ed）

第二天

三、冷冻电镜在构造解析中的应用

1， 构造解析方式概述

2， 单颗粒冷冻电镜方式的应用

3， 单颗粒冷冻电镜在构造解析和药物斥地中的应用

四、 冷冻透射电镜的组织和成像道理

1， 根基概念

2， 冷冻透射电镜的组织

3， 成像道理简介

第三天

五、冷冻电镜的样品处理

1， 冷冻电镜样品概述

2， 冷冻电镜样品类型和处理方式

3， 样品制备方式及优瑕玷

4， 冷冻载网的选择（载网类型及特点）

六、 冷冻电镜高差别数据收集

1， 数据收集软件

2， 数据收集流程和注重事项

3，数据剖析和评价

第四天

七、冷冻电镜数据处理

1， 数据处理根基道理软件介绍

2， 数据处理过程根基概念

3， 软件使用，数据处理流程及注重事项

4， 数据处理软件的注重事项和软件系统的互相转换

第五天

八、电镜map图的展示和处理

1， chimera，chimerax 软件下载安装

2， 软件根基使用划定

3， chimera在冷冻电镜数据处理中的应用

九、 模型搭建和构造批改

1， coot，phenix 软件的下载安装

2， 模型搭建根基流程

3， 构造批改及评价

                           内容可向下滑动                        

第一天

a1 代谢物及代谢组学的成长与应用

（1） 代谢与生理过程；

（2） 代谢与疾病；

（3） 非靶向与靶向代谢组学；

（4） 空间代谢组学与质谱成像（msi）；

（5） 代谢组学与药物和生物标记物；

（6） 代谢流与机制研究。

a2 代谢通路及代谢数据库

（1） 几种经典代谢通路简介；                                

（2） 三大常见代谢物库：hmdb、metlin 和 kegg; 

（3） 代谢组学原始数据库：metabolomics workbench 和 metabolights.

a3 参考资料介绍

a4 代谢组学实验流程简介 

a5 色谱、质谱硬件与道理解析

（1） 色谱剖析道理与组织；

（2） 色谱仪和色谱柱的选择；

（3） 色谱的举止相：梯度洗脱法；

（4） 离子源、质量剖析器与质量检测器解析；

（5） 质谱剖析道理及动画演示；

（6） 色谱质谱联用手艺（lc-ms）；

第二天

b1 代谢物样本处理与抽提

（1） 各类组织、血液和体液等样本的提取流程与注重事项；

（2） 代谢物抽提流程与注重事项；

（3） 样本及代谢物的运输与留存问题；

b2 lc-ms 数据质控与搜库 

（1） lc-ms 实验过程中 qc 和 blank 样本的设置方式；

（2） lc-ms 上机过程的数据质控监测和剖析；

（3） 代谢组学上游剖析道理——基于 compound discoverer 与 xcms 软件；

（4） xcms 软件数据转换、提峰、峰对齐与搜库；

b3 r 软件根蒂

（1） r 和 rstudio 的安装；

（2） rstudio 的界面设置；

（3） r 中的根蒂运算和统计较量；

（4） r 中的包：包，函数与参数的使用；

（5） r 说话语法，数据类型与数据构造；

（6） r 根蒂绘图；

b4 ggplot2 

（1） ggplot2 简介

（2） ggplot2 的绘图哲学；

（3） ggplot2 的配色系统；

（4） ggplot2 数据挖掘与作图实战；

第三天

机械进修

c1 有监视式机械进修在代谢组学数据处理中的应用

（1） 人工智能、机械进修、深度进修的关系；

（2） 回来算法：从线性回来、logistic 回来与 cox 回来讲起；

（3） pls-da 算法：pca 降维后没有差别的数据还有救吗？

（4） vip score 的意义及选择；

（5） 分类算法：决议树，随机丛林和贝叶斯收集模型；

c2 一组代谢组学数据的分类算法实现的 r 练习

(1) 数据解读；

(2) 练习与把持；

c3 无监视式机械进修在代谢组学数据处理中的应用 

（1） 大数据处理中的降维；

（2） pca 剖析作图；

（3） 三种常见的聚类剖析：k-means、条理剖析与 som

（4） 热图和 hcluster 图的 r 说话实现；

c4 一组代谢组学数据的降维与聚类剖析的 r 练习

(1) 数据解析；

(2) 练习与把持；

第四天

d1 在线代谢组剖析网页 metaboanalyst 把持 

（1） 用 r 将数据清洗成网页需要的花样；

（2） 自力组、配对组和多组的数据花样问题；

（3） metaboanalyst 中的上游剖析（原始数据峰提取、峰对齐与搜库） （4） metaboanalyst 的 pipeline 以及参数设置和注重事项；

（5） metaboanalyst 的究竟查察和导出；

（6） metaboanalyst 的数据编纂；

（7） 全流程练习与把持。

d2 代谢组学数据清洗与 r 说话进阶

（1） 代谢组学中的 t、fold-change 和响应值；

（2） 数据清洗流程；

（3） r 说话 tidyverse；

（4） 数据预处理：数据过滤与数据尺度化（样本的 normalization 和代谢物的 scaling）；

（5） 代谢组学数据清洗练习；

第五天

e1 文献数据剖析部门复现（1 篇）

（1） 文献深度解读；

（2） 实操：从原始数据下载到图片复现；

（3） 学员实操。

e2 机械进修与代谢组学顶刊解读（3 篇）；

（1） signal transduction and targeted therapy 一篇有关饥饿对分歧脑区代谢组学影响变 化的小鼠脑组织代谢图谱类的文献；(数据库型)

（2） cell 一篇代谢组学妊妇全程血液代谢组学剖析得出对孕周和孕产期展望的代谢标记物 的文献；(生物标记物型) 

（3） nature 一篇对胰腺癌患者肠道菌群的代谢组学剖析找到能够提高化疗结果的代谢物的 文献。(机制研究型）

部门模型案例图片

06

crispr-cas9基因编纂手艺

                           内容可向下滑动

第一天

基因编纂简介

1.基因编纂根基概念介绍

2.使用单基因遗传病数据库 (实操)

3. 5524种单基因遗传病的发病率及对应基因

4.使用网站查找突变位点四周碱基 选择基因编纂对象(实操)

5.基因编纂汗青

6.talen

7.zinc finger

8.base editor

9.prime editor

第二天

1.若何选择准确cas9卵白类型

2.单碱基编纂(base editor) grna设计和软件(实操)

3.sgrna润饰

4.手动设计pegrna的八个要点(实操)

5.七种pegrna辅助设计软件

6. 查找分歧pam的cas9的碱基序列

7. 设计cas9 mrna及其体外转录所需的dna

8. 若何设计深度测序(nsg)所需的引物

9. 若何预备深度测序(ngs)所需样品

10. sleeping beauty

11. piggybac

12. 肽核酸peptide nucleic acids

13. 外显子跳读exon skipping

14. 介绍crispr knock out库 (gecko v2.0)

15. 简洁介绍base editing在微生物中的应用

第三天

1.aav递送(组织靶向)

2.脂质体递送

3.核糖核卵白递送

4.高分子递送

5.viral like particles递送

6.外泌体递送

7.无机纳米粒递送

8. 电转

9. 超声

10. 显微打针

11. pam高通量筛选的6篇文章

12. cas9-dna-grna晶体构造

13.单基因遗传病细胞订制

14.单基因遗传病动物模型定制

第四天

1.动物模型

2.质粒

3.分子克隆根蒂

4.aav设计(实操)

5.base editing文章剖析

6.prime editing 相关的140篇文章概览

7.若何提高prime editing效率

第五天

1.基因编纂已经核准的药物

2. 临床试验

3.首要公司、科学家和专利

4.副感化和退市的产物

5.fda政策

6.crispr在诊断中的应用

7.crispr library

8.crispr与单细胞测序

9. crispr与表观遗传学

10. cirpsr在植物学中的应用

11. 设计课题与评价(实操)

07

机械进修微生物组学

                           内容可向下滑动

第一天

1.微生物学根蒂常识回首

2.机械进修根基概念介绍

    a.什么是机械进修

    b.监视进修、无监视进修

    c.常用机械进修模型介绍

3.搅浑矩阵

4.roc曲线

第二天

r说话简介与实操

1. r说话概述

2. r studio软件与r包安装

3. r说话语法及数据类型

4. 前提语句和轮回

linux实操

1. linux把持系统

2. linux把持系统的安装与设置

3. 收集设置与办事历程治理

4. linux的长途登录治理

5. 常用的linux号令

6. 在linux下获取基因数据

7. shell script与vim编纂器下·

第三天

微生物组常用剖析方式（实操）

1. 微生物品貌剖析

2. 转录组品貌剖析

3. 进化树剖析

4. 降维剖析

第四天

机械进修在微生物组学中的应用案例分享

1. 疾病展望应用：行使机械进修基于微生物组学数据展望疾病状况

2. 肠道菌群研究：机械进修研究饮食对肠道微生物的影响

第五天

机械进修模型练习和剖析（实操）

1. 加载数据及数据归一化

2. 构建练习模型（glm, rf, svm）

3. 模型参数优化

4. 模型错误率曲线绘制

5. 搅浑矩阵较量

6. 主要特征筛选

7. 模型验证，roc曲线绘制行使模型进行展望

行使机械进修基于微生物组学数据展望宿主表型

1. 加载数据

2. 数据归一化

3. out特征处理

4. 机械进修模型构建（rf, knn, svm, lasso等多种机械进修方式）

5. 绘制roc 曲线，对照分歧机械进修模型模型机能评估

行使机械进修基于临床特征和肠道菌群展望疾病风险

1. 加载数据

2. 机械进修模型构建（rf, gbm, svm等等）

3. 交叉验证

4.模型机能评估

部门模型案例图片

08

深度进修基因组学

                           内容可向下滑动

第一天

理论部门

深度进修算法介绍

1.有监视进修的神经收集算法

1.1全保持深度神经收集dnn在基因组学中的应用举例

1.2卷积神经收集cnn在基因组学中的应用举例

1.3轮回神经收集rnn在基因组学中的应用举例

1.4图卷积神经收集gcn在基因组学中的应用举例

2.无监视的神经收集算法

2.1主动编码器ae在基因组学中的应用举例

2.2生成匹敌收集gan在基因组学中的应用举例

实操内容

1.linux把持系统

1.1常用的linux号令

1.2 vim编纂器

1.3基因组数据文件治理, 点窜文件权限

1.4查察索求基因组区域

2.python说话根蒂

2.1.python包安装和情况搭建

2.2.常见的数据构造和数据类型

第二天

基因组学根蒂

1. 基因组数据库

2. 表观基因组

3. 转录基因组

4.卵白质组

5. 功能基因组

实操内容

基因组常用深度进修框架

1. 安装并介绍深度进修对象包tensorflow, keras，pytorch 

2. 在对象包中识别深度进修模型要素

2.1.数据透露

2.2.张量运算

2.3.神经收集中的“层”

2.4.由层组成的模型

2.5.损失函数与优化器

2.6.数据集朋分

2.7.过拟合与欠拟合

3.基因组数据处理

3.1安装并使用keras_dna处理各类基因序列数据如bed、 gff、gtf、bigwig、bedgraph、wig等

3.2使用keras_dna设计深度进修模型

3.3使用keras_dna朋分练习集、测试集

3.4使用keras_dna拔取特定染色体的基因序列等

第三天

微生物组常用剖析方式（实操）

1. 微生物品貌剖析

2. 转录组品貌剖析

3. 进化树剖析

4. 降维剖析

第四天

理论部门

深度进修在识别拷贝数变异deepcnv

1. snp微阵列中展望拷贝数变异cnv，deepcnv

2. rna-seq中展望premirna，dnnmirpre

实操内容

1. 复现deepcnv行使snp微阵列结合图像剖析识别拷贝数变异

复现轮回神经收集rnn对象 dnnmirpre，从rna-seq中展望premirna

第五天

理论部门

深度进修在识别及疾病表型及生物标记物上的应用

1. 从基因表达数据中识别乳腺癌分型的深度进修对象deeptype

实操内容

1.复现deeptype，从metabric乳腺癌数据中区分乳腺癌亚型

第六天

理论部门

深度进修在展望药物回响机制上的应用

1. 结合肿瘤基因标记及药物分子构造展望药物回响机制的深度进修对象swnet

实操内容

1. 预处理药物分子构造信息

2. 较量药物相似性

3. 在分歧数据集上构建self-attention swnet

4. 评估self-attention swnet

5. 构建多义务的swnet

6. 构建单层swnet

7. 构建带权值层的swnet

部门模型案例图片

09

机械进修生物医学

                           内容可向下滑动

第一天

机械进修及相关概念介绍

机械进修根基概念介绍

常用机械进修模型介绍

主成分剖析

一致性聚类剖析

roc曲线实时间依靠的roc曲线

生存剖析及生存曲线

预后模型介绍

r说话入门

r说话概述

r软件及r包安装

r说话语法及数据类型

前提语句

轮回

函数

常用的机械进修相关的r包介绍

第二天

机械进修在生物医学中的应用案例分享

行使机械进修方式筛选疾病相关的生物标记物

机械进修 生存剖析展望染病风险

机械进修 生存剖析展望患者预后

常用生物医学民众数据库介绍

tcga数据库介绍

tcga数据库表达谱数据下载

tcga临床数据下载

归并tcga表达谱数据

geo数据库介绍

geo数据库检索

geo数据下载

第三天

机械进修 geo民众数据，复现科研文章

差别表达剖析

主成分剖析

机械进修模型构建

特征筛选及主要性评估

模型评估及roc曲线绘制

构建nomogram模型，绘制列线图

矫准曲线绘制

决议曲线绘制

一致性聚类剖析

gsea剖析

第四天

机械进修 tcga民众数据，复现科研文章

差别表达剖析

主成分剖析

火山图，热图绘制

go和kegg富集剖析及可视化

生存剖析，生存曲线绘制

一致性聚类剖析

练习集，测试集拆分

单身分，多身分cox剖析

lasso回来剖析

风险评估模型构建

riskscore较量

nomogram模型构建，绘制列线图

时间依靠roc曲线绘制

矫准曲线，决议曲线绘制

第五天

erna网格构建

mirna，lncrna，circrna介绍

mirna，lncrna，circrna相关数据库及对象介绍

cerna案例分享

实操部门

差别mrna，lncrna，mirna剖析

火山图，热图，聚类图，柱状图

差别表达基因go,kegg富集剖析，气泡图，柱状图，kegg通路图展示

生存剖析，生存曲线绘制

mrna，lncrna表达相关性剖析，相关性散点图

mrna, lncrna, mirna收集构建

cytoscape展示cerna收集，hub基因筛选

究竟展示

boxplot展示样本基因表达情形

部门模型案例图片

..对象

全国各大高校、企业、科研院所从事人工智能、生命科学、代谢工程、有机合成、自然产品、药物、生物信息学、植物学，动物学、化学化工，医学、基因组学、农业科学、植物学、动物学，临床医学、食品科学与工程、肿瘤免疫与靶向治疗、 全基因组泛癌剖析、人黏连卵白折叠基因组机、病毒检测、功能基因组、遗传图谱、基因挖掘变异、代谢组学、卵白质组学、转录组学、生物医学、癌症、核酸、毒物学等研究科研人员及喜爱者

..方针

01、机械进修代谢组学

熟悉代谢组学和机械进修相关硬件和软件；熟悉代谢组学从样本处理到数据剖析的全流程；能复现至少1篇cns或子刊级其余代谢组学文章图片。

02、crispr-cas9基因编纂手艺

课程从全局出发，由浅入深，课程经由根蒂入门 应用案例实操练练的体式，从最初的道理讲解到最后的应用实战，学完本课程你将把握基因编纂手艺的相关道理及其应用，此外能够学到基因编纂系统的优化策略，能够学到若何把持常用的生物学软件。可以快速运用到本身的科研项目和课题上。

03、机械进修微生物组学

经由本次..多个案例的系统讲解让参会学员学会机械进修在微生物组数据剖析流程，可以快速运用到本身的科研项目和课题上。

04、深度进修基因组学

适于对深度进修、课程经由根蒂入门 应用案例实操练练的体式，从初学及应用研究的角度出发，带人人实战练习多种深度进修模型（深度神经收集 dnn、 卷积神经收集 cnn、轮回神经收集 rnn、可变主动编码器 vae、图卷积神经收集 gcn）在基因组学剖析中的各类应用：识别 g4 基 序特征 deepg4，识别非编码基因突变 deepsea，展望染色体亲和性 basset，展望基因表达 eqtl 的 enformer、识别拷贝数变异 deepcnv、展望调控因子 deepfactor、展望 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、从基因序列及卵白质互相感化收集中识别要害基因 deephe、结合肿瘤基因标记及药物分子结 构展望药物回响机制的 swnet 等深度进修对象。经由对这些深度进修在基因组学中的应用案例进行深度讲解和实操，让学员可以掌 握深度进修剖析高维基因组学、转录组学、卵白组学等多组学数据流程，系统进修深度进修及基因组学理论常识及熟悉软件代码实操， 熟练把握这些前沿的剖析对象的使用以及研究立异深度进修算法解决生物学及临床疾病问题与需求。

05、机械进修生物医学

经由本次进修，你将认识机械进修根基概念及常用机械进修模型的道理；生存剖析及风险模型的构建；r说话构建常用机械进修模型；机械进修常见图，表的绘制；生存剖析，预后模型常见图，表的绘制

06、cadd较量机辅助药物设计

让学员可以把握包罗pdb数据库、靶点卵白、卵白质-配体、卵白-配体小分子、卵白-配体构造、notepad的介绍和使用、分子对接、卵白-配体对接、虚拟筛选、卵白-卵白对接、卵白-多糖分子对接、卵白-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

07、aidd人工智能药物发现与设计

本课程让学员认识药物发现的前沿配景，进修人工智能范畴的各类常见算法，熟悉对象包的安装与使用，把握必然的算法编程能力，可以运用较量机方式研究药物相关问题。经由大量的案例讲解和实践把持，具备必然的aidd模型构建和数据剖析能力

08、卵白晶体构造解析

让学员认识卵白质晶体构造解析的道理、方式与手艺，进修分子克隆、卵白表达纯化、卵白结晶方式、软件安装，卵白构造数据处理，获得高差别率的卵白晶体构造。使学员经由本次课程的进修，很轻松地解析出卵白晶体构造，并进行晶体构造的精修。

09、冷冻电镜构造解析

冷冻电镜构造解析课程致力于培育学员把握冷冻电镜在构造生物学和基于构造的药物设计中的应用，把握单颗粒冷冻电镜构造解析道理，实验方式和实际应用。经由深入的理论讲解和实际把持，学员将慢慢竖立对这一要害范畴的深刻懂得。

报名费用及..

cadd较量机辅助药物设计；aidd人工智能药物发现；

卵白晶体构造解析；冷冻电镜构造解析；深度进修基因组学；

每班公费价：5880    每班自费价：5480

机械进修代谢组学；机械进修微生物组学；

机械进修生物医学；crispr-cas9基因编纂；

每班公费价：5380    每班自费价：5080

优惠一：两班同报9880元此外赠予一个进修名额（可随意选择一个课程赠予）

优惠二：三班同报13880元此外赠予一个进修名额（可随意选择一个课程赠予）

优惠三：四班同报17880元此外赠予两个进修名额（可随意选择两个课程赠予）

优惠四：悉数报逻辑学习25880元（一年内可免费列入我司举办的任何课程，不限课程及次数）

..：报名缴费后即可获得往期全套视频回放及ppt资料供应预习

毕业证书：列入..并经由测验的学员，能够获得工业和信息化部工业文化成长中心颁布的“工业强国扶植本质素养提拔尚工动作”岗位能力适应评测证书。该证书可在中心pg电子游戏平台官网查询，可作为能力评价，审核和任职的主要依据。评测证书查询网址：www.miit-icdc.org

december