Этот курс знакомит вас с тем, как методы искусственного интеллекта применяются на разных этапах разработки лекарственных молекул: от подготовки и анализа химических данных до докинга, прогнозирования свойств и генерации новых структур. Вы освоите ключевые инструменты, научитесь работать с базами данных и применять современные модели для решения типичных задач drug discovery, формируя целостное понимание роли AI в создании лекарств.

Чему вы научитесь
Понимать полный цикл создания лекарства и роль ИИ на этапах ранней разработки
Работать с химическими данными в Python: анализ, визуализация и подготовка данных
Использовать основные представления молекул (SMILES, фингерпринты, дескрипторы, графы)
Применять методы машинного обучения и корректно оценивать качество моделей
Работать с ключевыми базами данных молекул, белков, активностей и ADMET
Строить воспроизводимые пайплайны для интеграции данных и обучения моделей
Подготавливать данные для докинга, запускать докинг и виртуальный скрининг
Оценивать свойства молекул: аффинность, физико-химические параметры и токсичность
Понимать как работают нейронные сети и применять их для решения химических задач
Генерировать новые молекулы с помощью современных генеративных моделей

Название: ИИ в дизайне лекарственных молекул
Год издания: 2026
Автор: stepik
Жанр: программирование
Количество страниц: mht
Формат: mht
Язык: Русский
Размер: 78 Mb