Aprendizaje Automático para el Diseño Funcional de Proteínas - Clase 1

Resumen

Sumérgete en los fundamentos de las aplicaciones del aprendizaje automático para el diseño de proteínas funcionales en esta conferencia introductoria de Helder Ribeiro, explorando conceptos clave y metodologías en física biológica.

Programa de estudio

• Introducción al Aprendizaje Automático
Visión general del Aprendizaje Automático (ML) y sus aplicaciones
Distinción entre aprendizaje supervisado, no supervisado y de refuerzo
• Conceptos Básicos de la Estructura y Función de las Proteínas
Introducción a las proteínas y su papel en los sistemas biológicos
Relación estructura-función en proteínas
• Aplicaciones del Aprendizaje Automático en Física Biológica
Perspectiva histórica del ML en las ciencias biológicas
Logros clave en ML para el diseño de proteínas
• Conceptos Esenciales de Aprendizaje Automático para el Diseño de Proteínas
Representación de datos y extracción de características para datos biológicos
Introducción al entrenamiento y evaluación de modelos
• Comprensión del Diseño Funcional de Proteínas
Definición y significado del diseño funcional de proteínas
Estudios de casos de diseños funcionales de proteínas exitosos usando ML
• Introducción a Metodologías Clave
Redes neuronales y aprendizaje profundo para la predicción de estructuras de proteínas
Análisis de secuencias genómicas utilizando técnicas de ML
• Consideraciones Prácticas
Resumen de fuentes de datos y bases de datos para la investigación de proteínas
Consideraciones éticas y desafíos en biología computacional
• Conclusiones y Direcciones Futuras
Tendencias emergentes en aplicaciones de aprendizaje automático para el diseño de proteínas
Preguntas y respuestas y discusión sobre las percepciones de los participantes y las posibles aplicaciones

Asignaturas

Ciencias de la Computación