分子对接与人工智能药物发现专题培训班
科研背景
CADD(Computer Aided Drug Design):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，针对这些基础研究中所揭示的包括酶、受体、离子通道及核酸等潜在的药物设计靶点，并参考其它类源性配体或天然产物的化学结构特征，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，CADD的应用，包括基于结构的药物设计（SBDD）、基于配体的药物设计（LBDD）、高通量虚拟筛选（HTVS）等技术，突破了传统的先导物发现模式，极大地促进了先导化合物发现和优化。特别是在食品、生物、化学、医药、植物、疾病方面应用广泛！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。CADD的应用可以加快靶点发现的速度，提高靶点发现的准确度，从而推进新药研发。
AIDD（AIDrug Discovery & Design）：是近年来非常火热的技术应用，且已经介入到新药设计到研发的大部分环节当中，为新药发现与开发带来了极大的助力。随着医药大数据的积累和人工智能技术的发展，运用AI技术并结合大数据的精准药物设计也不断推动着创新药物的发展。在新型冠状病毒的治疗方案中，通过一系列计算机辅助药物生物计算的方法发现一大类药物分子可以有效阻止新冠病毒的侵染，为治疗新冠提供了新思路。倾向于机器对数据库信息的自我学习，可以对数据进行提取和学习，一定程度上避免了化合物设计过程中的试错路径，同时还会带来很多全新的结构，为药物发现打破常规的结构壁垒。
代谢组学是对某一生物或细胞在一特定生理时期内所有代谢产物同时进行定性定量分析的学科，被广泛用于揭示小分子与生理病理效应间的关系。目前，代谢组学已经被应用于药物开发的各个阶段（如药物靶标识别、先导化合物发现、药物代谢分析、药物响应和耐药研究等）。基于代谢组学的高性价比特性，它被药学领域的研究者给予了厚望，有望加速新药开发的进程。然而，代谢组领域还面临着严重的信号处理与数据分析问题，对其在新药研发中的应用构成了巨大挑战。为了有效消除由环境、仪器和生物因素所引入的不良信号波动，就需要开发针对代谢组信号系统优化的新方法，为不同组学研究量身定制最优的数据分析策略。
课程介绍
由于学习平台文献、视频教程资料较少，技术不公开，对于有相应科研任务和发高质量文章的科研人员极度困扰，应而培训学习迫在眉睫， 应广大科研人员要求，本单位经过数月调研，决定联合专家共同举办“机器学习代谢组学+CADD计算机辅助药物设计+AIDD人工智能药物发现与设计”专题培训班，本单位已经举办十四期培训，参会人员高达1700余人，对于培训安排和培训质量一致评价极高 ！将内容全部学懂、学会、学透彻、学以致用，完成科研任务和高质量文章！
授课专家
CADD主讲老师来自国内高校、中科院等单位，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，在我们单位长期进行授课，讲课内容和授课方式以及敬业精神受到参会学员 的一致认可和高度评价
AIDD授课老师余老师，有十余年的计算机算法研究和程序设计经验。研究方向涉及生物信息学，深度学习，药物靶标识别，药物不良反应等。参与了国自然基金2项，主持了省厅级科研项目3项。一作身份发表SCI论文数篇，包括BMC Bioinformatics, Journal of Biomedical Informatics, International Journal of Molecular Sciences等知名期刊。
机器学习代谢组学主讲老师来自985高校神经科学博士，主要利用代谢组学、转录组学和分子生物学等技术研究神经内科慢性病的发病机制和生物标志物。擅长高效液相色谱-质谱联用（LC-MS）技术进行非靶向和靶向代谢组学从样本制备到数据分析的全流程研究，以及多组学大数据的生物信息学整合分析。5年内在J Clin Invest, EBioMedicine, Cell Death Dis, Cell Death Discov, Nanotoxicology等杂志发表SCI论文10篇。
1培训目标（完全适合零基础）
CADD计算机辅助药物设计设计流程，让学员能够掌握包括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、notepad的介绍和使用、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、Linux安装、gromacs分子动力学全程实操、溶剂化分子动力学模拟
本课程让学员了解药物发现的前沿背景，学习人工智能领域的各类常见算法，熟悉工具包的安装与使用，掌握一定的算法编程能力，能够运用计算机方法研究药物相关问题。通过大量的案例讲解和实践操作，具备一定的AIDD模型构建和数据分析能力。
本课程适于对深度学习、基因组学、微生物组学、蛋白组学、代谢组学等多组学分析感兴趣的学员。课程通过基础入门+应用案例实操演练的方式，从初学及应用研究的角度出发，带大家实战演练多种深度学习模型（深度神经网络DNN、卷积神经网络CNN、循环神经网络RNN、可变自动编码器VAE、图卷积神经网络GCN）通过对这些深度学习在基因组学中的应用案例进行深度讲解和实操，让学员能够掌握深度学习分析高维基因组学、转录组学、蛋白组学等多组学数据流程，系统学习深度学习及基因组学理论知识及熟悉软件代码实操，熟练掌握这些前沿的分析工具的使用以及研究创新深度学习算法解决生物学及临床疾病问题与需求。助力学员发表Nature、Science、Cell等正刊及子刊杂志！（在生信分析的新技术加持下，用更少的经费，发更高质量的文章）
课程一：CADD计算机辅助药物设计课表内容
第一天上午
背景与理论知识以及工具准备
1.PDB数据库的介绍和使用
1.1数据库简介
1.2靶点蛋白的结构查询与选取
1.3靶点蛋白的结构序列下载
1.4靶点蛋白的下载与预处理
1.5批量下载蛋白晶体结构
2.Pymol的介绍与使用
2.1软件基本操作及基本知识介绍
2.2蛋白质-配体相互作用图解
2.3蛋白-配体小分子表面图、静电势表示
2.4蛋白-配体结构叠加与比对
2.5绘制相互作用力
3.notepad的介绍和使用
3.1 优势及主要功能介绍
3.2 界面和基本操作介绍
3.3插件安装使用
下午
一般的蛋白
-配体分子对接讲解
1.对接的相关理论介绍
1.1分子对接的概念及基本原理
1.2分子对接的基本方法
1.3分子对接的常用软件
1.4分子对接的一般流程
2.常规的蛋白-配体对接
2.1收集受体与配体分子
2.2复合体预构象的处理
2.3准备受体、配体分子
2.4蛋白-配体对接
2.5对接结果的分析
以新冠病毒蛋白主蛋白酶靶点及相关抑制剂为例
第二天
虚拟筛选
1.小分子数据库的介绍与下载
2.相关程序的介绍
2.1 openbabel的介绍和使用
2.2 chemdraw的介绍与使用
3.虚拟筛选的前处理
4.虚拟筛选的流程及实战演示
案例：筛选新冠病毒主蛋白酶抑制剂
5.结果分析与作图
6.药物ADME预测
6.1ADME概念介绍
6.2预测相关网站及软件介绍
6.3预测结果的分析
第三天
拓展对接的使用方法
1.蛋白-蛋白对接
1.1蛋白-蛋白对接的应用场景
1.2相关程序的介绍
1.3目标蛋白的收集以及预处理
1.4使用算例进行运算
1.5关键残基的预设
1.6结果的获取与文件类型
1.7结果的分析
以目前火热的靶点
PD-1/PD-L1等为例。
2.涉及金属酶蛋白的对接
2.1 金属酶蛋白-配体的背景介绍
2.2蛋白与配体分子的收集与预处理
2.3金属离子的处理
2.4金属辅酶蛋白-配体的对接
2.5结果分析
以人类法尼基转移酶及其抑制剂为例
3.蛋白-多糖分子对接
4.1蛋白-多糖相互作用
4.2对接处理的要点
4.3蛋白-多糖分子对接的流程
4.4蛋白-多糖分子对接
4.5相关结果分析
以
α-糖苷转移酶和多糖分子对接为例
5.核酸-小分子对接
5.1核酸-小分子的应用现状
5.2相关的程序介绍
5.3核酸-小分子的结合种类
5.4核酸-小分子对接
5.5相关结果的分析
以人端粒
g -四链和配体分子对接为例。
操作流程介绍及实战演示
第四天
拓展对接的使用方法
1.柔性对接
1.1柔性对接的使用场景介绍
1.2柔性对接的优势
1.3蛋白-配体的柔性对接
重点：柔性残基的设置方法
1.4相关结果的分析
以周期蛋白依赖性激酶
2（CDK2）与配体1CK为例
2.共价对接
2.1两种共价对接方法的介绍
2.1.1柔性侧链法
2.1.2两点吸引子法
2.2蛋白和配体的收集以及预处理
2.3共价药物分子与靶蛋白的共价对接
2.4结果的对比
以目前火热的新冠共价药物为例。
3.蛋白-水合对接
3.1水合作用在蛋白-配体相互作用中的意义及方法介绍
3.2蛋白和配体的收集以及预处理
3.3对接相关参数的准备
重点：水分子的加入和处理
3.4蛋白-水分子-配体对接
3.5结果分析
以乙酰胆碱结合蛋白
(AChBP)与尼古丁复合物为例
第五天
分子动力学模拟（linux与gromacs使用安装）
1. linux系统的介绍和简单使用
1.1 linux常用命令行
1.2 linux上的常用程序安装
1.3 体验：如何在linux上进行虚拟筛选
2.分子动力学的理论介绍
2.1分子动力学模拟的原理
2.2分子动力学模拟的方法及相关程序
2.3相关力场的介绍
3.gromacs使用及介绍
重点：主要命令及参数的介绍
4.origin介绍及使用
第六天
溶剂化分子动力学模拟的执行
1.一般的溶剂化蛋白的处理流程
2.蛋白晶体的准备
3.结构的能量最小化
4.对体系的预平衡
5.无限制的分子动力学模拟
6.分子动力学结果展示与解读
以水中的溶菌酶为例
第七天
蛋白-配体分子动力学模拟的执行
1.蛋白-配体在分子动力学模拟的处理流程
2.蛋白晶体的准备
3.蛋白-配体模拟初始构象的准备
4.配体分子力场拓扑文件的准备
4.1 高斯的简要介绍
4.2 ambertool的简要介绍
4.3生成小分子的力场参数文件
5.对复合物体系温度和压力分别限制的预平衡
6.无限制的分子动力学模拟
7.分子动力学结果展示与解读
8.轨迹后处理及分析
以新冠病毒蛋白主蛋白酶靶点及相关抑制剂为例
部分模型案例图片
课程二：AIDD人工智能药物发现与设计课表内容
（第一天）
人工智能药物发现(AIDD)简介
机器学习和深度学习在药物发现领域的应用
工具的介绍与安装
1.人工智能药物发现(AIDD)简介2.机器学习和深度学习在药物发现领域的应用
2.1药物靶标相互作用
2.2药物重定位
2.3药物不良反应
2.4药物间相互作用
3.工具介绍与安装
3.1Anaconda3/Pycharm安装
3.2Python基础
3.3Numpy基础
3.4Pandas基础
3.5Matplotlib基础
3.6scikit-learn安装
3.7Pytorch安装
3.8RDKit基础
（第二天）
机器学习
机器学习药物发现案例
1.机器学习
1.1分类算法与应用
1.2回归算法与应用
1.3聚类算法
1.4降维
1.5模型的评估方法和评价指标
1.6特征工程
2.机器学习药物发现案例（一）
——药物副作用预测模型
3.机器学习药物发现案例（二）
——化合物生物活性分类模型
4.机器学习药物发现案例（三）
——化合物生物活性回归模型
图1、副作用在药物-药物相似性网络中传播。
（第三天）
深度学习（一）
深度学习药物发现案例（一）
1.深度学习（一）
1.1多层感知机
1.2深度神经网络
1.3反向传播
1.4优化方法
1.5损失函数
1.6卷积神经网络
2.深度学习药物发现案例（一）
——药物-药物相互作用预测模型
图2、利用药物关联网络特征和深度神经网络识别药物之间潜在相互作用事件。
（第四天）
深度学习（二）
深度学习药物发现案例（二）
1.深度学习（二）
1.1循环神经网络
1.2消息传递神经网络
1.3图卷积神经网络
1.4图注意力神经网络
1.5图采样和聚合
2.深度学习药物发现案例（二）
——药物靶标相互作用预测模型
3.深度学习药物发现案例（三）
——药物重定位模型
图3、基于图神经网络的药物重定位。
(第五天)
深度学习（三）
深度学习药物发现案例（三）
1.深度学习（三）
1.1注意力机制
1.2自注意力模型
1.3多头自注意力模型
1.4交叉注意力模型
2.深度学习药物发现案例（四）
——药物-药物相互作用预测模型
3.深度学习药物发现案例（五）
——药物靶标结合亲和力预测模型
图4、利用多源药物数据和注意力机制预测药物-药物相互作用事件。
赠送视频：深度学习AiphaFold2蛋白质结构预测实例讲解
（以下内容为赠送的视频教程）
蛋白质结构与功能的概述。
蛋白质的组成
蛋白质的结构
蛋白质的功能
常见蛋白质结构预测的网站及方法。
常用蛋白质结构预测的相关网站及软件
常用网站及软件的使用方法及说明
机器学习在蛋白质结构预测的应用。
蛋白质结构与小分子药物库获取
机器学习加速预测小分子药物
AlphaFold2机器学习模型对蛋白结构预测
实战蛋白结构预测目前最好的人工智能模型AlphaFold2。
AlphaFold2模型的获取及安装
AlphaFold2相关数据的获取
AlphaFold2模型的实战操作
授课时间
CADD计算机辅助药物设计专题培训班
2023.4.22 -----2023.4.23 全天授课(上午09.00-11.30 下午13.30-17.00)
2023.4.25-----2023.4.28晚上授课(晚上19.00-22.00)
2023.5.6-----2023.5.7全天授课(上午09.00-11.30 下午13.30-17.00)
2023.5.8 -----2023.5.9晚上授课 (晚上19.00-22.00)
AIDD人工智能药物发现与设计专题培训班
2023.5.6-----2023.5.7 全天授课(上午 09.00-11.30 下午 13.30-17.00)
2023.5.9----2023.5.10 晚上授课(晚上 1 9.00-22.00)
2023.5.13----2023.5.14 全天授课(上午 09.00-11.30 下午 13.30-17.00)
报名费用
CADD计算机辅助药物设计与AIDD人工智能药物发现与设计课程价格：
公费价：每人每班￥5880元 （含报名费、培训费、资料费）
自费价：每人每班￥5480元 （含报名费、培训费、资料费）
优惠政策
优惠一：两班同报：9880 三班同报：13880
优惠二：提前报名缴费学员+转发到朋友圈或者到学术交流群可享受每人300元优惠（仅限15名）
优惠三：报名两班免费赠送一个学习名额（赠送班任选）
优惠四：报名五个培训班免费赠送三个学习名额（赠送班任选）
报名费用可开具正规报销发票及提供相关缴费证明、邀请函，可提前开具报销发票、文件用于报销
联系方式
微信：15238680799
