人工智能药物设计+新药先导化合物的虚拟筛选
一、人工智能药物设计
1.分子描述符/ / 指纹计算软件（RDKit、OpenBabel、PyBioMed等）
2.结构预处理和数据预处理
3.药物设计中人工智能常用算法简介
4.KNIME软件介绍，特征选择，模型的评价与解释
5.ADMET介绍，KNIME软件构建ADMET模型，ADMET计算软件和实操
6.GRK2抑制剂筛选实践，噪声过滤和相似性搜索，机器学习模型构建和预测，分子对接
二、新药先导化合物的虚拟筛选
1.运用全新筛选策略快速发现新药先导化合物
2.小分子三维数据库的构建，数据库的类药性筛选
3.蛋白质结构数据库（PDB）的使用
4.分子对接过程及结果分析
5.同源建模方法及模型优化，以新冠病毒3CL水解酶为靶点的同源建模
6.基于受体、配体的药效团建模实践
7.多肽药物的虚拟筛选
8.抗肿瘤药物先导化合物的发现
9.运用药效团和分子对接发现全新的新冠病毒3CL水解酶抑制剂
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