人工智能新药设计新药化合物筛选新药发现
作者：互联网
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举办三期培训，参会人员百余人，对培训质量内容一致评价极高，特此举办第四期培训，诚挚邀请您参会学习
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一、药物设计的原理和方法
2.数据库的构建及类药性筛选
实例讲解与练习：(1)构建小分子、多肽和蛋白（2）构建小分子和多肽数据库
3. 蛋白
质结构数据库（PDB）的使用方法 实例讲解与练习：(1)基于新冠病毒3CL水解酶为靶点的蛋白结构获取和活性位点表
征(2) 基于HDAC为靶点的蛋白结构获取和活性位点表征
二、分子对接 4.分子对接过程及结果分析
实例讲解与练习：
(1)基于分子对接技术筛选EGFR小分子抑制剂 (2) 基于分子对接技术筛选HDAC小分子抑制剂
5.同源建模 实例讲解
与练习： 以新型冠状病毒3CL水解酶为靶点的同源建模及其分子对接研究
三、基于结构的药物筛选流程实例分析
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虚拟筛选操作流程 实例讲解与练习：(1)基于氨肽酶靶点的全新抑制剂虚拟筛选（2）基于NRP1靶点的全新抑制剂虚
拟筛选
四、基于配体的药物筛选流程实例分析 实例讲解与练习： (1)基于tubulin靶点的全新抑制剂虚拟筛选（2）
基于MDM2靶点的全新抑制剂虚拟筛选
五、组合筛选方法的实例分析 组合筛选方法实例讲解与练习（举一反三-学以
致用）：
（1）以3CL水解酶为靶点的抗新型冠状病毒先导化合物的发现（2）以神经氨酸酶为靶点的抗流感病毒先导
化合物的发现 （3）以PLK1为靶点的全新抗肿瘤先导化合物的发现
六、基于机器学习的毒性评价 实例讲解与练习：
以致突变性为例构建预测模型
七、基于机器学习的毒性评价与实例分析 实例练习：以致突变性化合物为例，分别构
建基于支持向量机、随机森林、KNN和极限梯度提升的化合物致突变性预测模型
八、基于深度学习的药物发现 基于深
度学习的药物发现、 深度学习在药物设计和药物发现中的应用、深度学习在药物属性预测中的应用
九、AlphaFold2
蛋白结构预测
联系人：袁老师 电话：18737171433（微信同号） QQ: 1228930623 邮箱：y18737171433@163.com
线
上培训采取开麦和微信群解疑，学员和老师交流、学员与学员交流，培训完毕后老师长期解疑
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、文件用于费用报销
标签：基于,人工智能,00,实例,靶点,筛选,新药 来源： https://blog.csdn.net/waiqiu1/article/details/120788972