近年来，计算机辅助药物设计已经取得一定成就，特别是在新冠肺炎爆发后，很多研究机构和企业采用计算机辅助药物设计方法辅助进行了很多研究工作。在新型冠状病毒的治疗方案中，通过同源建模方法发布了新冠病毒的三维结构，通过药物靶标预测、筛选出针对新型冠状病毒的药物，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机理和新思路。应新老客户的培训需求，北京软研国际信息技术研究院特举办“CADD计算机辅助药物设计技术与实践”系列专题培训班，本次培训由互动派（北京）教育科技有限公司具体承办，具体相关事宜通知如下：
一、 培训目录
系列课程（一）基础班：CADD专题线上培训班 内容详情
2022年01月08日-01月09日 在线直播（授课2天）
2022年01月15日-01月16日 在线直播（授课2天）
系列课程（二）进阶班：薛定谔专题线上培训班 内容详情
2022年01月22日-01月23日 在线直播（授课2天）
系列课程（三）进阶班：分子动力学专题线上培训班 内容详情
2021年12月24日-12月26日 在线直播（授课3天）
系列课程（四）进阶班：网络药理学专题线上培训班 内容详情
2022年01月15日-01月16日 在线直播（授课2天）
2022年01月22日-01月23日 在线直播（授课2天）
系列课程（五）进阶班：AIDD专题线上培训班 内容详情
2022年01月15日-01月16日 在线直播（授课2天）
2022年01月22日-01月23日 在线直播（授课2天）
二、培训特色：
1、本次系列课程共五个专题，每个专题单独小班授课，运用不同的专业软件对知识进行由浅入深，层层递进，分阶段配合案例系统讲解，边讲边练让学员掌握针对每个技术点的上机操作；
2、帮助学员掌握和运用专业软件工具应用于先导化合物发现和优化的药物分子设计过程，提高药物设计水平、速度和成功率，使药物设计从基于偶然性趋向于定向化和合理化。课堂上建立班级交流平台，学员学完后可以继续与老师同学交流问题，巩固学习内容。
人工智能药物设计技术与应用课程大纲
1. 分子描述符和分子指纹
1.1 分子描述符和分子指纹概念
1.2 分子描述符类别和特点
1.3 分子指纹的类别和特点
2. 分子描述符/指纹计算软件
2.1 分子表示方法和格式
2.1.1 SMILES，SMARTS，SDF, MOL, MOL2, PDB
2.1.2 JEM Editor, Chemdoodle, ChemAxon, ChemDraw, DrugBank
2.2 RDKit简介及环境部署
2.3 RDKit中如何操作分子
2.4 RDKit中描述符的计算以及存储
2.5 OpenBabel简介及环境部署
2.6 OpenBabel操作分子和格式转换
2.7 OpenBabel中的分子描述符和指纹
2.8 ChemDes计算分子描述符和
2.9 ChemDes计算分子指纹
2.10 ChemDes中的格式转换
2.11 ChemDes中的分子优化
2.12 PyBioMed 简介环境部署
2.13 PyBioMed 获取分子
2.14 PyBioMed 计算分子描述符
2.15 PyBioMed 计算分子指纹
2.16 PyBioMed 计算蛋白质描述符
2.17PyBioMed 计算核酸描述符
2.18 PyBioMed 计算相互作用描述符
3. 结构预处理和数据预处理
3.1 PyBioMed结构预处理
3.2 ChemSAR结构预处理
3.3 KNIME 结构预处理
3.4 Excel数据预处理及注意的问题
3.5 KNIME数据预处理
3.6 Pandas环境配置以及基本操作
3.6 sklearn数据预处理
3.7 归一化与空值处理
4. 算法简单介绍和分类
4.1 药物设计中人工智能常用算法简介
4.2 常用算法实现软件或工具介绍
5. KNIME软件介绍
5.1 KNIME软件特色和界面
5.2 KNIME软件构建基本计算任务
5.3 KNIME软件社区支持
5.4 KNIME软件定制化插件
5.5 KNIME软件第三方支持6. 特征选择
6.1 基于sklearn的特征选择
6.1.1 相关性分析，相关性绘图
6.1.2 单变量特征选择及选择K个特征
6.1.3 递归式特征删除
6.2 基于KNIME流程的特征选择
6.2.1 相关性分析，相关性绘图
6.2.2 单变量特征选择
6.2.3 递归式特征删除
7. 模型的评价与解释
7.1 回归模型和分类模型的评价指标
7.2 应用域的评估
7.3 基于树的模型的解释
8. ADMET介绍
8.1 ADMET概念以及意义
8.2 基于人工智能的ADMET虚拟评价方法的进展
8.3 ADMET计算资源（ADMETlab、ADMETsar等）
9. KNIME软件构建ADMET模型
9.1 KNIME软件配置相关插件
9.2 caco-2细胞渗透性数据概览
9.3 结构预处理
9.4 描述符和指纹计算
9.5 SVM模型构建以及参数调整
9.6 RF模型构架及参数调整
9.7 RNN模型构建以及简单超参数调整
10. ADMET计算软件和实操
10.1 ADMETlab（v1.0 与v2.0）计算平台使用
10.2 admetSAR计算平台使用
10.3 本地模型调用以及预测
11. 噪声过滤和相似性搜索
11.1 FAFDrugs4过滤
11.2 指纹和相似性度量计算
11.3 Swiss-Similarity相似性搜索
12. 机器学习模型构建和预测
12.1 收集GRK2化合物（讲解过程）
12.2 计算合适的分子表征
12.3 算法和特征选择
12.4 模型构建和评价
12.5 应用模型筛选化合物库
13. 分子对接
13.1 蛋白质预处理
13.2 小分子预处理
13.3 可应用Swiss-Dock对接
14. ADMET评估
14.1 ADMETlab计算并评估
14.2 确定相关性质的参考范围
14.3 评估并确定Hits.
详情有：https://maiimg.com/mai/?e=an..fUI1mdUrk6
943888262
