火爆报名中济南·基于AI的生物元件挖掘与改造（9月20日-22日）

学术 2024-09-09 09:18 湖北

各有关单位：

随着生物学和工程学的不断发展，基因工程和生物元件设计已经成为合成生物学中的重点领域，生物元件作为生物系统中的基本构件，在基因工程和合成生物学领域扮演着举足轻重的作用。因此，为了加快我国合成生物学研究进展，培养先进的科学人才，中国化工企业管理协会医药化工专业委员会将于2024年9月20-22日在济南举办“基于AI的生物元件挖掘与改造专题培训班”。届时将邀请业内知名专家针对主题内容安排详细授课，课程内容涉及蛋白质、酶等生物元件挖掘与改造，理论结合实践，富含实操讲解。望有关单位积极安排人员参加，具体事宜通知如下：

一、会议安排：

会议地点：济南（具体地点直接通知报名单位）

9月20日：全天报道

9月21日-22日培训课程（详情请参考附件一）

二、培训形式

理论讲解，实例分析，专题讲授，实操演练、互动答疑；

三、组织机构

主办单位：中国化工企业管理协会医药化工专业委员会

承办单位：中科凯晟（北京）化工技术研究院

四、培训课程及专家情况（详情请参考附件一）

五、培训对象

1生物信息学、计算生物学及人工智能生物学领域专家及学者；

2医药医疗、食品健康等行业涉及蛋白质及酶功能元件设计与开发技术人员；

六、会议注册

2500元/人，同一企业三人以上报名 2200元/人，（含会务费、资料费、会议期间中餐等）住宿统一安排，费用自理。

七、问题及报告征集（截止到9月13日）：

请在回执表问题征集栏填写您所关注及遇到的问题，以便讲师在备课时更具备针对性。

八、联系方式：

电话：13001080157(同微信）

联系人：赵老师电子邮箱：zghg2012@126.com

扫描二维码可直接报名

附件一：基于AI的生物元件挖掘与改造专题培训班课程表

9月21-22日上午9：00-12：00 下午13:30-16:30

一、合成生物学功能元件智能挖掘技术

1.合成生物学功能元件概述

o功能元件的定义与分类

o功能元件在合成生物学中的重要性

2.元件数据库与资源

o公共与私有元件数据库

o元件资源的整合与利用

3.智能挖掘技术

o基于传统计算生物学方法的元件挖掘

oAI技术在元件挖掘中的优势

o基于AI的序列功能注释和新功能预测

o基于AI的结构预测

o基于结构的元件挖掘技术

4.从催化反应出发挖掘元件

o反应数据库介绍

o反应表示技术

o反应相似性计算

o基于反应相似性的元件挖掘技术

5.元件挖掘案例解析

6.元件挖掘未来趋势

二、融合AI的元件评估技术与策略

1.元件评估概述

o评估参数与方法

2.AI在元件评估中的应用

o基于AI的酶动力学分析

o利用机器学习预测酶最适催化温度

o利用机器学习预测酶最适pH

o利用机器学习预测可溶性

o底物选择性与专一性分析

3.酶稳定性评估

4.元件评估案例解析

5.元件评估未来趋势

三、酶的理性设计（Rosetta）

1.酶改造的目标与挑战

2.常用理性设计方法介绍

3.Rosetta软件介绍

4.Rosetta蛋白结构分析

o蛋白稳定性分析

o相互作用界面分析

5.Rosetta蛋白结构预测

o蛋白配体对接

o结构优化

6.Rosetta酶设计

oRosetta酶设计过程

o序列设计

7.Rosetta酶设计成功案例解析

四、融合AI的酶改造与优化策略

1.AI在酶改造中的应用

o机器学习酶改造

o深度学习酶改造

2.酶改造策略选择

3.AI辅助的酶改造技术

o无监督模型辅助酶改造

o结合实验数据的酶改造

4.AI酶改造成功案例解析

五、实操案例

实例1：基于AI的新型生物元件功能预测

·研究背景与目标

·元件功能预测工具介绍

·EC/GO等元件功能预测网站实操

·实验结果与分析

实例2：基于序列的新型生物元件挖掘

·研究背景与目标

·元件挖掘工具介绍

·基于序列相似性的元件挖掘网站实操

·基于功能域的元件挖掘网站实操

·实验结果与分析

实例3：基于结构的新型生物元件挖掘

·研究背景与目标

·结构预测及结构相似性计算工具介绍

·结构预测网站实操

·基于结构相似性的元件挖掘网站实操

·实验结果与分析

实例4：基于反应相似性的新型生物元件挖掘

·研究背景与目标

·反应表示及反应相似性计算工具介绍

·基于反应相似性的元件挖掘网站实操

·实验结果与分析

实例5：基于Rosetta的酶元件改造

·研究背景与目标

·酶元件改造工具介绍

Rosetta软件实操

·基于Rosetta design的元件改造网站实操

·实验结果与分析

实例6：基于预训练模型的无监督AI元件改造

·研究背景与目标

·预训练模型介绍

·基于ESM-1v的元件改造网站实操

·实验结果与分析

实例7：基于复合物的AI元件改造

·研究背景与目标

·LigandMPNN模型介绍

·基于LigandMPNN的元件改造网站实操

·实验结果与分析

六、总结与未来展望

1.当前技术的总结

2.面临的挑战与机遇

3.未来发展方向与趋势

廖老师，博士 中国科学院天津工业生物技术研究所研究员。2006年本科毕业于中国科学技术大学，2011年博士毕业于中国科学院数学与系统科学研究院，2011- 2014年在美国加拿大阿尔伯塔大学从事博士后研究，2014年加入中国科学院天津工业生物技术研究所，主要围绕工业生物大数据智能分析展开研究，开发核心的数据库、算法和工具。构建糖基转移酶数据库pUGTdb等系列工业生物专属数据库；开发了新一代蛋白功能预测算法HDMLF、酶挖掘与评估工具REME、蛋白同源多聚体预测算法DeepSub等系列AI工具。近年来在Nature Genetics、Nucleic Acids Research、Science Advances、Molecular Plant、Research等国内外高水平期刊发表文章50余篇，引用2000余次。主持基金委交叉重点专项等多项国家级、省部级项目。

附件二：基于AI的生物元件挖掘与改造专题培训班报名表

发票抬头
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开票项目		培训费□ 会务费□ 专票□ 普票□				必填
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会议指定收款账户：户名: 中科凯晟（北京）化工技术研究院开户行: 中国工商银行北京玉泉路支行账号: 020 006 300 920 008 7710 汇款请注明：济南生物元件会务费
1、请您准确填写上表各项信息,以便会务组制作代表证等相关会议资料。 2、请您在回传此确认表后3个工作日内办理付款。 3、款到后我们会给您出具正式会议用增值税专用发票。 4、我们在会议召开前一周左右给您发第二轮报到通知。
电话：13001080157(同微信）联系人：赵老师电子邮箱：zghg2012@126.com

http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzI4NTMyMDEyNw==&mid=2247685086&idx=2&sn=9d572ee1b66988d2e4653feb38adbc6d

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