蛋白质结构预测技术 包括： 1. 同源模建  基于知识的蛋白质结构预测方法，根据同源结构中的保守部分，搭建未知蛋白质的结构骨架。 2.从头预测法 要求方法本身可以根据氨基酸序列来预测蛋白质二级、更高级结构。但现在还达不到。 可以细分为：二级结构预测，超二级结构预测，蛋白质结构类型预测，蛋白质折叠模式预测，详细的三维结构直接预测。 3.反向折叠识别法（Fold Recognition）

CADD课程学习~~ （1）-- 药物设计基础知识 一、药物研发流程及CADD在药物设计中的作用 二、药物设计方法分类 从1956年的达特茅斯会议开始，Al在药物研发中的应用已有60多年的历史，现在已渗入医药研发各个阶段，但还主要集中在新药发现和验证阶段。不过应用的技术已有很大进步，已从以前定量关系的（QSAR）和定量结构-性质关系（QSPR）的研究中的标记训练数据集和

欢迎关注"生信修炼手册"！ 衡量一个变异位点的影响时，通常都是给定一个变异类型，比如synonymous SNV 等，来表明其影响。CADD独创了一种打分算法，来衡量变异位点的有害程度。 对于一组变异位点，CADD 结合等位基因的多态性，变异的致病性等多个因素，构建了一套模型，对每个变异位点进行评估，并给出一个具体的得分，简称C-Scores。 统计模型直接给出的打分叫做RawScore, 这个

“AI for Science”作为科研范式的重大改变，给生命科学机理探索和药物研发带来变革性的洞见和视角的同时，也带来更丰富的研究工具和研究方法。以计算生物、计算机辅助药物设计（CADD）、AI药物发现（AIDD）为代表的计算驱动手段相继在生物机理的探索、靶标发现和精准医疗、药物发现与设计等领域取得了显著的进步。AI4S与生物计算分论坛，聚焦探索AI与生命科学、药物研发的深度融合，报告嘉宾在蛋白

时间:第一天上午 课程名称:生物分子互作基础 课程内容:1.生物分子相互作用研究方法 1.1蛋白-小分子、蛋白-蛋白相互作用原理 1.2 分子对接研究生物分子相互作用 1.3 蛋白蛋白对接研究分子相互作用 课程名称:蛋白数据库 课程内容:1. PDB 数据库介绍 1.1 PDB蛋白数据库功能 1.2 PDB蛋白数据可获取资源 1.3 PDB蛋白数据库对药物研发的重要性 2.PDB 数据库的使用

CADD课程学习（3）-- 靶点药物相互作用 PyMol软件教程 基本操作 任意旋转图像：对准图像的任意处点住鼠标左键然后移动鼠标 放大/缩小图像：对准图像的任意处点住鼠标右键然后移动鼠标（向上是缩小，向下则是放大） 移动图像：对准图像的任意处点住鼠标中键或者滚轮，然后移动鼠标命令行输入：fetch 1lEP 从PDB数据库网站下载晶体结构1lEP，在pymol打开 Step1：

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