一、科研背景
生物医学是综合医学、生命科学和生物学的理论和方法而发展起来的前沿交叉学科,基本任务是运用生物学及工程技术手段研究和解决生命科学，特别是医学中的有关问题。机器学习技术能利用复杂的算法在大规模、异质性数据集中进行运行,在生物医学方面、人类基因组项目、癌症全基因组项目、等项目上都表现出了巨大的潜力，收集并分析与医学疗法和患者预后相关的大量数据集或能将医学转化称为一种数据驱动、以结果为导向的学科，其对于疾病的检测、诊断都有着非常深远的影响。
CADD（Computer Aided Drug Design）的推广应用，经过数十年的积累，已成为当今药物研发不可或缺的一部分，且国内外产出了部分实质性的成果。国外一些大型制药公司如默克、罗氏、诺华等，已经有一些领域通过CADD技术获得了更优的产品，甚至已成功上市，如血管紧张素转化酶抑制剂卡托普利、HIV-1蛋白酶抑制剂沙奎那韦、神经氨酸酶抑制剂扎那米韦等，均用到了一定的CADD来辅助结构优化设计。
AIDD（AIDrug Discovery & Design）范围来说覆盖了机器学习和深度学习，能与新药研发相结合并实质性的应用到靶点预测、高通量筛选、药物设计、药物的ADMET性质预测，等；且算力方面，由早期应用于药物发现领域的决策树、随机向量机等机器学习模型，进展到深度神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等深度学习算法。
基因组学（genomics）是对生物体所有基因进行集体表征、定量研究及不同基因组比较研究的一门交叉生物学学科，基因组学的目的是对一个生物体所有基因进行集体表征和量化，并研究它们之间的相互关系及对生物体的影响 。机器学习已经被广泛应用于基因组学研究中，利用已知的训练集对数据的类型和应答结果进行预测，深度学习，可以进行预测和降维分析。深度学习模型的能力更强且更灵活，在适当的训练数据下，深度学习可以在较少人工参与的情况下自动学习特征和规律。调控基因组学，变异检测，致病性评分成功应用。深度学习可以提高基因组数据的可解释性，并将基因组数据转化为可操作的临床信息。改善疾病诊断方案，了解应该使用哪些药物和给谁服用药物，最大限度的减少副作用，最大限度的提高疗效，所有这些都要求从基因组原始数据开始进行分析。这将是一项非常耗时的过程，因为涉及到的变量太多了，而深度学习恰恰能帮助缩短这一过程。
单细胞空间转录组(Single-Cell Spatial Transcriptomics) 是一种新兴的基因组学技术，它可以提供细胞组织中细胞的空间分布和基因表达的精确图像。从而更好地理解细胞组织中细胞的功能和表型。它可以提供有关细胞组织中细胞的空间分布和基因表达的更多信息，从而有助于更好地理解细胞组织中细胞的功能和表型。因此，单细胞空间转录组技术可以为研究细胞组织中细胞的功能和表型提供重要的信息。
课程一：CADD计算机辅助药物设计实践应用专题
课程二：AIDD人工智能药物发现实践应用专题
课程三：深度学习在基因组学实践应用专题
课程四：机器学习单细胞分析实践应用专题
课程五：单细胞空间转录组实践应用专题
课程六：机器学习在蛋白质组学实践应用专题
二、课程内容
课程1、CADD计算机辅助药物设计
课程2、AIDD人工智能药物发现与设计
课程3、深度学习在基因组学中的应用
课程4、机器学习单细胞分析应用专题
课程5、单细胞空间转录组分析专题
课程6、机器学习蛋白组学
三、主讲老师
主讲老师，~在中科院化学所工作，工程师岗，主要做一些分子合成类工作，擅长解析核磁光谱，对有机小分子结构有一定敏感度。~至今在医药公司(AI药物研发部)做药物研发工程师，主要从事CADD(分子对接做的较多)及AIDD(分子生成模型相关工作)相关的工作。参与过的项目：参与研发的项目中，小分子药物居多，也有siRNA递送系统相关的及一个短肽相关的药物研发项目。对于小分子药物的对接，做过激酶收体及膜蛋白受体。对AIDD及CADD的整套流程都能有所把握。主讲老师在我单位长期进行授课，讲课内容和授课方式，以及敬业精神受到参会学员的一致认可和高度评价。
李老师生物信息学博士，有十余年的测序数据分析经验。研究领域涉及机器学习，芯片数据分析，核酸及蛋白序列分析，DNA，RNA，甲基化测序数据分析，单细胞测序数据分析，miRNA及靶基因分析，癌症相关基因预测及预后分析等，发表SCI论文30余篇，其中一作及并列一作15篇。
鹤老师，临床医学博士，主要研究领域单细胞多组学解析肿瘤微环境、机器学习算法在临床医学中的应用。具有计算生物学、生物信息学、临床医学交叉背景。致力于解析恶性肿瘤微环境异质性和机制，具有多年生物信息分析经验，擅长单细胞多组学整合分析。以第一作者、通讯作者发表SCI期刊十余篇，有丰富的生物信息学审稿经验。擅长生物信息学与临床资源结合，应用机器学习、深度学习方法解决临床问题。主讲老师刘老师，生物信息学博士，有十余年的测序数据分析经验。研究领域涉及人工智能、自然语言处理、功能基因组学、转录组学、miRNA及靶基因网络分析，单细胞测序数据分析，基因调控网络时序分析，蛋白质互作网络分析，多组学联合分析等。主持省自然科学基金等项目4项，出版医学实用教材《Python医学实战分析》，发表SCI论文23篇，其中一作及并列一作9篇。
…………
四、授课方式及福利
1、通过腾讯会议线上直播，理论+实操的授课模式，老师手把手带着操作，从零基础开始讲解，课后学习完毕提供全程录像视频回放。
2、开课前一周会提前发送给学员教程资料及预习视频，所有培训使用软件都会发送给学员。
3、培训完毕后老师长期解疑，有什么疑问采取开麦共享屏幕和微信群解疑，学员和老师交流、学员与学员交流，微信解疑群永不解散，往期培训学员对于培训质量和授课方式一致评价极高。
五、报名费用
优惠：
优惠1：前20名报名并缴费学员+转发到朋友圈或者到学术交流群可享受每人350元优惠。
优惠2：一人同时报两课及以上的，每课再享优惠500元。
优惠3：一人同时报名两课，免费赠送一个学习名额（赠送课程任选）
优惠4：一人同时报名四课，免费赠送两个学习名额（赠送课程任选）
六、授课时间及地点
（腾讯会议直播上课提供录像回放 录像永久观看）
CADD计算机辅助药物设计专题培训课时间安排
AIDD人工智能药物发现与设计专题培训课时间安排
深度学习在基因组学中的应用课培训课时间安排
机器学习单细胞分析应用专题培训课时间安排
单细胞空间转录组培训课时间安排
机器学习蛋白质组学专题培训课时间安排
七、往期参会学员单位
有来自中科院大学、上海交通大学、中国人民解放军海军军医大学、江南大学、中国农业大学、南昌大学、合肥工业大学、天津科技大学、华中农业大学、山东大学、加州伯克利大学、启元实验室、中国人民解放军总医院第一医学中心、河南师范大学、南京工业大学、南方科技大 学、南京大学、中国医学科学院基础医学研究所、青海省农林科学院、天津中医药大学第一附属医院、山东大学、黑龙江八一农垦大学、南昌大学第二附属医院、台州市中心医院（台州学院附属医院）、宁波大 学附属人民医院、新疆农业大学、北京林业大学、广西医科大学、湖南文理学院、滨州医学院、滨州医学 院烟台附属医院、华南师范大学、中国环境科学研究院、云南师范大学、昆明理工大学、湖北医药学院、 苏州大学、福州大学、南方医院、南昌大学第二附属医院、深圳市中医院、湖南文理学院、河南科技学 院、福建省立医院、中南大学湘雅医院、深圳市中医院、省立同德医院、内蒙古科技大学包头师范学院、 乌鲁木齐市疾病预防控制中心、中国林业科学研究院林业研究所、中国农业科学院兰州畜牧与兽药研究 所、鲁东大学、河北工程大学、南方医科大学珠江医院、首都医科大学附属北京妇产医院、重庆医科大学 附属第二医院、北京普利智诚生物技术有限公司、复旦大学上海医学院、陕西中医药大学附属医院、中国 医学科学院血液病医院（中国医学科学院血液学研究所）、滨州康达欣医疗器械有限公司、深圳北京大学 香港科技大学医学中心、天津市肿瘤医院、陆军特色医学中心、空军军医大学第一附属医院、江南大学。感谢对我们培训的认可！还有许多因为时 间冲突无法参加。这次我们诚挚邀请您来参加！
