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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。
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细胞生物学的相关研究一直受限于数据的完整性和表型的完整性，对应激状态和稳态下的细胞区别观察不够充分。过去五年中，计算机视觉和语音识别领域通过对大量的无标签数据进行学习、建模，很好的解决了数据不足的问题。同样在最近的研究中，机器学习方法使用单细胞数据进行扰动建模也推动了细胞生物领域前进。对于生物学家来讲，无论研究基因、转录本、修饰、蛋白功能，都要频繁的进行人为干预，实现对感兴趣变量的正向或者反向改变，观察细胞表型的变化。整个过程需要对干预工具的构建、导入、实验观察，从而得出表型结论。扰动建模的目的就是想要通过数学模型的建立，通过对已有数据的分析、归纳和总结，对一个分子的功能在没有实验时做出预判，对于生物学家和药物研发者来讲，好的模型一定能够帮助加深对生物机制的理解，推动药物的研发进程。
背景
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“深度学习基因组学+CADD计算机辅助药物设计+AIDD人工智能药物发现与设计+机器学习单细胞”专题培训班，本单位已经举办十三期培训，参会人员高达1600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！
培训专家
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。
主讲老师刘老师，生物信息学博士，有十余年的测序数据分析经验。研究领域涉及人工智能、自然语言处理、功能基因组学、转录组学、miRNA及靶基因网络分析，单细胞测序数据分析，基因调控网络时序分析，蛋白质互作网络分析，多组学联合分析等。主持省自然科学基金等项目4项，出版医学实用教材《Python医学实战分析》，发表SCI论文22篇，其中一作及并列一作9篇。
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课程一：CADD计算机辅助药物设计线上专题培训班
背景与理论知识以及工具准备
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
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
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
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
4.核酸-小分子对接
4.1核酸-小分子的应用现状
4.2相关的程序介绍
4.3核酸-小分子的结合种类
4.4核酸-小分子对接
4.5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
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
分子动力学模拟Linux与gromacs
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
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
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 gaussian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
机器学习和深度学习在药物发现领域的应用
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
工具的介绍与安装
3.8RDKit基础
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
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
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
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
第五天
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
第一天
深度学习算法介绍
理论内容：
1.有监督学习的神经网络算法
1.1全连接深度神经网络DNN在基因组学中的应用举例
1.2卷积神经网络CNN在基因组学中的应用举例
1.3循环神经网络RNN在基因组学中的应用举例
1.4图卷积神经网络GCN在基因组学中的应用举例
2.无监督的神经网络算法
2.1自动编码器AE在基因组学中的应用举例
2.2生成对抗网络GAN在基因组学中的应用举例
实操内容
1.Linux操作系统
1.1常用的Linux命令
1.2 Vim编辑器
1.3基因组数据文件管理, 修改文件权限
1.4查看探索基因组区域
2.Python语言基础
2.1.Python包安装和环境搭建
2.2.常见的数据结构和数据类型
第二天
理论内容
1.基因组数据库
2.表观基因组
3.转录基因组
4.蛋白质组
5.功能基因组
实操内容
基因组常用深度学习框架
1.安装并介绍深度学习工具包tensorflow, keras，pytorch
2.在工具包中识别深度学习模型要素
2.1.数据表示
2.2.张量运算
2.3.神经网络中的“层”
2.4.由层构成的模型
.5.损失函数与优化器
2.6.数据集分割
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处理各种基因序列数据如BED、 GFF、GTF、BIGWIG、BEDGRAPH、WIG等
3.2使用keras_dna设计深度学习模型
3.3使用keras_dna分割训练集、测试集
3.4使用keras_dna选取特定染色体的基因序列等
4．深度神经网络DNN在识别基序特征中应用
4.1实现单层单过滤器DNN识别基序
4.2实现多层单过滤器DNN识别基序
4.3实现多层多过滤器DNN识别基序
卷积神经网络CNN在基因调控预测中的应用
理论内容
1.Chip-Seq中识别基序特征G4，如DeepG4
2.Chip-Seq中预测DNA甲基化，DeepSEA
3.Chip-Seq中预测转录调控因子结合，DeepSEA
4.DNase-seq中预测染色体亲和性，Basset
5.DNase-seq中预测基因表达eQTL，Enformer
实操内容
复现卷积神经网络CNN识别基序特征DeepG4、非编码基因突变DeepSEA，预测染色体亲和性Basset，基因表达eQTL
1.复现DeepG4从Chip-Seq中识别G4特征
2.安装selene_sdk，复现DeepSEA从Chip-Seq中预测DNA甲基化，非编码基因突变
3.复现Basset，从Chip-Seq中预测染色体亲和性
复现Enformer，从Chip-Seq中预测基因表达eQT
第四天
深度学习在识别拷贝数变异DeepCNV、调控因子DeepFactor上的应用
理论内容
1.SNP微阵列中预测拷贝数变异CNV，DeepCNV
2.RNA-Seq中预测premiRNA，dnnMiRPre
3.从蛋白序列中预测调控因子蛋白质，DeepFactor
实操内容
1.复现DeepCNV利用SNP微阵列联合图像分析识别拷贝数变异
2.复现循环神经网络RNN工具 dnnMiRPre，从RNA-Seq中预测premiRNA
复现DeepFactor，从蛋白序列中识别转录调控因子蛋白质
第五天
理论内容
1.从基因表达数据中识别乳腺癌分型的深度学习工具DeepType
2.从高维多组学数据中识别疾病表型，XOmiVAE
3.基因序列及蛋白质相互作用网络中识别关键基因的深度学习工具DeepHE
实操内容
1.复现DeepType，从METABRIC乳腺癌数据中区分乳腺癌亚型
2.复现XOmiVAE，从TCGA多维数据库中识别乳腺癌亚型
复现DeepHE利用基因序列及蛋白质相互作用网络识别关键基因
理论部分
联合肿瘤基因标记及药物分子结构预测药物反应机制的深度学习工具SWnet
实操内容
预处理药物分子结构信息
计算药物相似性
在不同数据集上构建self-attention SWnet
评估self-attention SWnet
构建多任务的SWnet
构建单层SWnet
构建带权值层的SWnet
第二天
理论内容
1.机器学习概述
2.线性模型
3.决策树
4.支持向量机
5.集成学习
6.模型选择与性能优化
实操内容
1.决策树算法实现
2.随机森林算法实现
3.支持向量机(SVM)算法实现
4.朴素贝叶斯算法实现
5.Xgboost算法实现
6.主成分分析PCA算法实现
7.聚类算法实现
8.DBSCAN算法实现
第三天
理论内容
理论部分
第六天
8.单细胞表达数据中深度学习基因关系
授课时间
01、CADD计算机辅助药物设计专题培训时间
2023.3.11-----2023.3.12 全天授课（上午09.00-11.30 下午13.30-17.00）
2023.3.14-----2023.3.17 晚上授课（晚上19.00-22.00）
2023.3.18-----2023.3.19 全天授课（上午09.00-11.30 下午13.30-17.00）
2023.3.20-----2023.3.21 晚上授课（晚上19.00-22.00）
02、AIDD人工智能药物发现与设计专题培训时间
2023.3.18-----2023.3.19 全天授课（上午09.00-11.30 下午13.30-17.00）
2023.3.21-----2023.3.22 晚上授课（晚上19.00-22.00）
2023.3.25-----2023.3.26 全天授课（上午09.00-11.30 下午13.30-17.00）
03、深度学习在基因组学培训时间
2023.3.18-----2023.3.19 全天授课（上午09.00-11.30 下午13.30-17.00）
04、机器学习单细胞分析培训时间
2023.03.11-----2023.03.12 全天授课（上午 09.00-11.30 下午 13.30-17.00）
2023.03.18-----2023.03.19 全天授课（上午 09.00-11.30 下午 13.30-17.00）
2023.03.25-----2023.03.26 全天授课（上午 09.00-11.30 下午 13.30-17.00）
（腾讯会议直播上课，线上实操，提供录像回放，录像永久观看）
报名费用
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
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）
证书：参加培训并通过考试的学员，可以申请获得工业和信息化部工业文化发展中心颁发的“工业强国建设素质素养提升尚工行动”岗位能力适应评测证书。该证书可在中心官网查询，可作为能力评价，考核和任职的重要依据。评测证书查询网址：www.miit-icdc.org（自愿申请，须另行缴纳考试费500元/人）
培训福利
腾讯会议问题实时解答
往期参会单位
国外院系高校；有来自麻省理工大学、University of Bristol (布里斯托大学)、加州伯克利大学、Osaka University(大版大学）、乔治梅森大学、加州理工大学、曼彻斯特大学 、莱斯大学、波士顿大学、德州 农工大学、德雷克大学、美国联合大学、普林斯顿大学、斯坦福大学、Imperial College London、 KAUSTuniversity、理海大学、TheUniversityofQueensland、澳大利亚昆士兰大学、耶鲁大学、牛 津大学、剑桥大学、匹兹堡大学、悉尼大学、多伦多大学、西雅图华盛顿大学、伦敦大学、杜克大学、东 京大学、哥伦比亚大学、康奈尔大学、纽约大学、西北大学、布朗大学、华盛顿大学
国内院系高校；有来自中山大学肿瘤防治中心（中山大学附属肿瘤医院、中山大学肿瘤研究所）、中山大 学、北京大学第一医院、中国医学科学院北京协和医院、西北民族大学、西南大学、山东大学、加州伯克 利大学、启元实验室、中国人民解放军总医院第一医学中心、河南师范大学、南京工业大学、南方科技大 学、南京大学、中国医学科学院基础医学研究所、青海省农林科学院、天津中医药大学第一附属医院、山东大学、黑龙江八一农垦大学、南昌大学第二附属医院、台州市中心医院（台州学院附属医院）、宁波大 学附属人民医院、新疆农业大学、北京林业大学、广西医科大学、湖南文理学院、滨州医学院、滨州医学 院烟台附属医院、华南师范大学、中国环境科学研究院、云南师范大学、昆明理工大学、湖北医药学院、 苏州大学、福州大学、南方医院、南昌大学第二附属医院、深圳市中医院、湖南文理学院、河南科技学 院、福建省立医院、中南大学湘雅医院、深圳市中医院、省立同德医院、内蒙古科技大学包头师范学院、 乌鲁木齐市疾病预防控制中心、中国林业科学研究院林业研究所、中国农业科学院兰州畜牧与兽药研究 所、鲁东大学、河北工程大学、南方医科大学珠江医院、首都医科大学附属北京妇产医院、重庆医科大学 附属第二医院、北京普利智诚生物技术有限公司、复旦大学上海医学院、陕西中医药大学附属医院、中国 医学科学院血液病医院（中国医学科学院血液学研究所）、滨州康达欣医疗器械有限公司、深圳北京大学 香港科技大学医学中心、天津市肿瘤医院、陆军特色医学中心、空军军医大学第一附属医院、江南大学、 中国科学院深圳先进技术研究院、中国科学院上海营养与健康研究所、北京阅众时刻文化传媒有限公司、 北京慧康健怡医疗器械有限公司、杭州奥明基因科技有限公司、亦欣生物科技无锡有限公司、广州市肖悦 生物科技有限公司、张家口泽涵生物科技有限公司、平安科技。感谢对我们培训的认可！还有许多因为时 间冲突无法参加。这次我们诚挚邀请您来参加！
报名咨询方式（请二维码扫描下方微信）
QQ：529201149
报名电话：18339237911（微信同号）
引用往期参会学员的一句话：