Apprentissage automatique pour la conception de protéines fonctionnelles - Cours 1

Aperçu

Plongez dans les fondamentaux des applications de l'apprentissage automatique pour la conception de protéines fonctionnelles lors de cette conférence d'introduction par Helder Ribeiro, explorant les concepts clés et les méthodologies en physique biologique.

Programme

• Introduction à l'apprentissage automatique
Aperçu de l'apprentissage automatique (ML) et de ses applications
Distinction entre apprentissage supervisé, non supervisé et par renforcement
• Notions de base sur la structure et la fonction des protéines
Introduction aux protéines et à leur rôle dans les systèmes biologiques
Relation structure-fonction des protéines
• Applications de l'apprentissage automatique en physique biologique
Perspective historique de l'IA dans les sciences biologiques
Réalisations clés de l'IA pour la conception de protéines
• Concepts essentiels d'apprentissage automatique pour la conception de protéines
Représentation des données et extraction de caractéristiques pour les données biologiques
Introduction à l'entraînement et à l'évaluation des modèles
• Comprendre la conception de protéines fonctionnelles
Définition et importance de la conception de protéines fonctionnelles
Études de cas de conceptions réussies de protéines fonctionnelles utilisant l'IA
• Introduction aux méthodologies clés
Réseaux neuronaux et apprentissage profond pour la prédiction de structures protéiques
Analyse des séquences génomiques utilisant des techniques de ML
• Considérations pratiques
Aperçu des sources de données et bases de données pour la recherche sur les protéines
Considérations éthiques et défis en biologie computationnelle
• Conclusions et orientations futures
Tendances émergentes dans les applications d'apprentissage automatique pour la conception de protéines
Questions-réponses et discussion des perspectives et des applications potentielles des participants

Sujets

Informatique