80后开始拿诺奖了！2024年诺贝尔化学奖公布，果然在预料之中！AI再展神威！

主要观点总结

该信息为一系列深度学习、机器学习、基因编辑和微生物组学等生物信息学课程的介绍，包括课程名称、授课内容、讲师介绍、授课时间、报名费用及福利等详细信息。课程涵盖了深度学习在蛋白质设计、计算机辅助药物设计、人工智能药物发现与设计、蛋白晶体结构解析、机器学习代谢组学、基因组学、宏基因组学、质谱蛋白组学、CRISPR-Cas9基因编辑、机器学习微生物组学等领域的应用。

关键观点总结

关键观点1: 深度学习蛋白质设计

课程介绍深度学习在生物信息学特别是蛋白质设计中的应用，包括模型构建与优化，蛋白质结构预测，蛋白质功能预测等。

关键观点2: CADD计算机辅助药物设计

课程教授药物发现的前沿背景，学习人工智能领域的算法，熟悉工具包的使用，掌握算法编程能力，应用于药物相关研究。

关键观点3: AIDD人工智能药物发现与设计

课程介绍人工智能辅助药物设计，学习药物发现相关算法，构建AIDD模型，具备一定的模型构建和数据分析能力。

关键观点4: 蛋白晶体结构解析

课程教授蛋白质晶体结构解析的原理、方法与技术，学习分子克隆、蛋白表达纯化、蛋白结晶方法，并解析蛋白晶体结构。

关键观点5: 机器学习代谢组学

课程介绍代谢组学和机器学习相关硬件和软件，熟悉代谢组学从样本处理到数据分析的全流程。

关键观点6: 深度学习在基因组学中的应用

课程深入学习与了解深度学习在基因组学中的应用，构建深度学习模型，探索新的研究思路和潜在生物学机制。

关键观点7: 深度学习解析宏基因组学

课程介绍深度学习模型在微生物宏基因组学分析中的应用，如提取宏基因组特征、基因组组装、预测疾病相关性等。

关键观点8: 深度学习在质谱蛋白组学中的应用

课程介绍深度学习在蛋白组学中的应用，包括模型构建、数据分析和实践操作。

关键观点9: CRISPR-Cas9基因编辑技术

课程从基础到应用，涵盖基因编辑技术的原理、应用、系统优化策略和操作常用生物学软件。

关键观点10: 机器学习微生物组学

课程涵盖机器学习在微生物数据分析中的应用，包括基因组序列分析、基因调控网络构建和多组学数据整合等。

文章预览

2024年10月9日 ，谷歌 DeepMind 的  Demis Hassabis、 John Jumpe  因对蛋白质结构的预测，与蛋白质设计先驱  David Baker  分享了2024年诺贝尔化学奖。 2021年， DeepMind推出了 AlphaFold2 ，其能够根据氨基酸序列来准确预测蛋白质的三维结构。 AlphaFold2 的出现，引发了蛋白质结构及其相互作用建模领域的一场革命，为蛋白质建模和设计应用提供了广泛的可能。 而最近， DeepMind团队带来了 AlphaFold2的全面升级版—— AlphaFold3 。 十大热门方向 01、AI蛋白质设计 02、CADD计算机辅助药物设计 03、AIDD人工智能药物发现与设计 04、蛋白晶体结构解析 05、机器学习代谢组学 06、深度学习在基因组学中的应用 07、深度学习解析宏基因组学 08、深度学习在质谱蛋白组学中的应用 09、CRISPR-Cas9基因编辑技术 10、机器学习微生物组学 01 AI蛋白质设计 第一天 蛋白质结构及分子动力学基础 ………………………………