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。
02
AIDD（AIDrug Discovery & Design）：是近年来非常火热的技术应用，且已经介入到新药设计到研发的大部分环节当中，为新药发现与开发带来了极大的助力。随着医药大数据的积累和人工智能技术的发展，运用AI技术并结合大数据的精准药物设计也不断推动着创新药物的发展。在新型冠状病毒的治疗方案中，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思路。倾向于机器对数据库信息的自我学习，可以对数据进行提取和学习，一定程度上避免了化合物设计过程中的试错路径，同时还会带来很多全新的结构，为药物发现打破常规的结构壁垒。
03
自然微生物综述( IF：31.851)于2018年在线发表了微生物组领域的研究方法综述，不仅系统总结了过去，更为未来3-5年内本领域研究方法的选择，提供了清晰的技术路线，让大家做出更好的研究，微生物组学研究主要涉及两方面技术：测序技术和数据分析技术，随着基因测序技术的进步和测序成本不断下降，大样本量的微生物组学研究激增。传统的统计方法已经不再适用于极度高维、稀疏的微生物组数据分析，而适用于复杂数据分析的机器学习逐渐成为微生物组学数据分析的首选方法。机器学习已被证明是分析微生物群落数据并对特定结果进行预测（包括人类和环境健康）的有效方法，基于微生物群落数据的机器学习已被成功用于预测人类健康中的疾病状态、环境质量和环境中污染的存在，并可以作为法医学中的微量证据。机器学习算法已经在肠道微生物、微生物组数组表型、环境微生物、微生物生态学、皮肤微生物、土壤微生物、植物微生物、人体微生物等领域应用广泛，通过查阅文献发现近几年机器学习在微生物组研究发刊分值都很高，特别是在Nature Communications、Advanced Materials（IF=30.849）、Water Research Nature Microbiology、Environment International 、Nature Methods、Cell Regeneration、JAIMS等期刊多次发表！
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“CADD计算机辅助药物设计+AIDD人工智能药物发现与设计+机器学习微生物”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。
主讲老师来自国内高校李老师授课，有十余年的微生物组数据分析经验。研究领域涉及机器学习，芯片数据分析，微生物组数据分析，DNA，RNA，甲基化测序数据分析，单细胞测序数据分析，miRNA及靶基因分析等，发表SCI论文30余篇，其中一作及并列一作15篇。
主讲老师来自中山大学海洋生物学博士三亚市引进人才，近6年来主要从事动植物基因组、转录组和重测序相关的分析研究工作，尤其关注鱼类适应性演化相关研究。已在Science of The TotalEnvironment、Fish and Shelfish Immunology、BMC genomics等专业期刊发表论文10余篇。
课程一：CADD计算机辅助药物设计线上专题培训班
第一天
背景与理论知识以及工具准备
1.1数据库简介
1.2靶点蛋白的结构查询与选取
1.3靶点蛋白的结构序列下载
1.5批量下载蛋白晶体结构
pymol的介绍与使用
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
3.1 优势及主要功能介绍
3.2 界面和基本操作介绍
3.3插件安装使用
一般的蛋白-配体分子对接讲解
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
第二天
虚拟筛选
1.小分子数据库的介绍与下载
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
6.3预测结果的分析
第三天：
拓展对接的使用方法
1.蛋白-蛋白对接
1.1蛋白-蛋白对接的应用场景
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
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
4.3核酸-小分子的结合种类
4.4核酸-小分子对接
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
第四天
拓展对接的使用方法
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
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
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
第五天
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
重点：主要命令及参数的介绍
4. origin介绍及使用
第六天
溶剂化分子动力学模拟的执行
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
第七天
蛋白-配体分子动力学模拟的执行
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
02
课程二：AIDD人工智能药物发现与设计专题线上培训班
第一天
人工智能药物发现(AIDD)简介
机器学习和深度学习在药物发现领域的应用
工具的介绍与安
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
3.1Anaconda3/Pycharm安装
3.2Python基础
3.3Numpy基础
3.4Pandas基础
3.5Matplotlib基础
3.6scikit-learn安装
3.7Pytorch安装
3.8RDKit基础
第二天
机器学习
机器学习药物发现案例
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
4.机器学习药物发现案例（三）
——化合物生物活性回归模型
图1、副作用在药物-药物相似性网络中传播。
第三天
深度学习（一）
深度学习药物发现案例（一）
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
2.深度学习药物发现案例（一）
——药物-药物相互作用预测模型
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
深度学习（二）
深度学习药物发现案例（二）
1.深度学习（二）
1.1循环神经网络
1.2消息传递神经网络
1.3图卷积神经网络
1.4图注意力神经网络
1.5图采样和聚合
2.深度学习药物发现案例（二）
——药物靶标相互作用预测模型
3.深度学习药物发现案例（三）
——药物重定位模型
图3、基于图神经网络的药物重定位。
第五天
深度学习（三）
深度学习药物发现案例（三）
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
3.深度学习药物发现案例（五）
——药物靶标结合亲和力预测模型
图4、利用多源药物数据和注意力机制预测药物-药物相互作用事件。
03
课程三：机器学习微生物线上专题培训班
第一天
机器学习及微生物学简介
1. 机器学习基本概念介绍
2. 常用机器学习模型介绍（GLM,BF,SVM,lasso,KNN等等）
3. 混淆矩阵
4. ROC曲线
5. 主成分分析（PCA）
6. 微生物学基本概念
7. 微生物学常用分析介绍
R语言简介及实操
1.R语言概述
2.R软件及R包安装
3.R语言语法及数据类型
4.条件语句
5.循环
第二天
1.利用机器学习基于微生物组学数据预测宿主表
2.利用机器学习基于微生物组学数据预测疾病状态
3.利用机器学习预测微生物风险
4.机器学习研究饮食对肠道微生物的影响
微生物学常用分析（实操）
1. 微生物丰度分析
2. α-diversity，β-diversity分析
3. 进化树构建
4. 降维分析
5. 基于OTU的差异表达分析，热图，箱型图绘制微生物biomarker鉴定
第三天
（实操）零代码工具利用机器学习分析微生物组学数据
1. 加载数据及数据归一化
2. 构建训练模型（GLM, RF, SVM）
3. 模型参数优化
4. 模型错误率曲线绘制
5. 混淆矩阵计算
6. 重要特征筛选
7. 模型验证，ROC曲线绘制利用模型进行预测
第四天
（实操）利用机器学习基于微生物组学数据预测宿主表型(二分类变量以及连续变量)
1. 加载数据（三套数据）
2. 数据归一化
3. OUT特征处理
4. 机器学习模型构建（RF, KNN, SVM, Lasso等9种机器学习方法）
5. 5倍交叉验证
6. 绘制ROC 曲线，比较不同机器学习模型模型性能评估
第五天
（实操）利用机器学习预测微生物风险（多分类）
1. 加载数据
2. 机器学习模型构建（RF, gbm, SVM, LogitBoost等等）
3. 10倍交叉验证
4. 模型性能评估
利用机器学习预测刺激前后肠道菌群变化
1. 数据加载及预处理
2. α-diversity，β-diversity分析
3. RF模型构建（比较分别基于OUT，KO，phylum的模型效果）
4. 10倍交叉验证, 留一法验证
5. 特征筛选及重要特征可视化外部数据测试模型
01
02
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（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
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）
机器学习微生物：￥4680 元 （含报名费、培训费、资料费）
优惠
优惠1：两班同报：9880元 三班同报：13880元 四班同报：17880元
优惠2：提前报名缴费学员+转发到朋友圈或者到学术交流群可享受每人400元优惠（仅限15名）
优惠3：同时报名两个班免费赠送一个学习名额（赠送班任选）
优惠4: 报名五个培训班以上，免费赠送三个培训名额（赠送班任选）
报名缴费成功赠送报名班型全套预习视频，课后学习完毕提供全程录像视频回放，针对与培训课程内容 进行长期答疑，微信解疑群永不解散，参加本次课程的学员可免费再参加一次本单位后期组织的相同的 专题培训班（任意一期都可以）
授课
方利
通过腾讯会议线上直播，理论+实操的授课模式，老师手把手带着操作，从零基础开始讲解，800余页电子PPT和教程+预习视频开课前一周提前发送给学员，所有培训使用软件都会发送给学员，有什么疑问采取开麦共享屏幕和微信群解疑，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，培训群不解散，往期培训学员对于培训质量和授课方式一致评价极高
腾讯会议问题实时解答
（二）学员对培训非常认可，而且我们保证二次学习是免费的
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！
联系人：江老师
引用往期参会学员的一句话：
发现真的是脚踏实地的同时 需要偶尔仰望星空
非常感谢各位对我们培训的认可！ 祝愿各位心想事成！
信息来自药智学社公众号。
Food Science of Animal Products（ISSN: 2958-4124, e-ISSN : 2958-3780）是一本国际同行评议、开放获取的期刊，由北京食品科学研究院、中国肉类食品综合研究中心主办，中国食品杂志社《食品科学》编辑团队运营，属于食品科学与技术学科，旨在报道动物源食品领域最新研究成果，涉及肉、水产、乳、蛋、动物内脏、食用昆虫等原料，研究内容包括食物原料品质、加工特性，营养成分、活性物质与人类健康的关系，产品风味及感官特性，加工或烹饪中有害物质的控制，产品保鲜、贮藏与包装，微生物及发酵，非法药物残留及食品安全检测，真实性鉴别，细胞培育肉，法规标准等。
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