Computational Techniques for Protein 3D Structure Prediction

Các Kỹ Thuật Tính Toán Dự Đoán Cấu Trúc 3D Của Protein

Học cách dự đoán cấu trúc 3D của protein bằng các công cụ tính toán phục vụ cho khám phá thuốc và nhiều ứng dụng khác.

4.7

(27 đánh giá)

177 học viên

Giảng viên

Shahroz Rahman

Phụ đề Việt chất lượng cao Phụ đề tiếng Anh Bán chạy Đánh giá cao

50.000đ 399.000đ -87%

✓ Xem giỏ hàng và thanh toán

Bao gồm phụ đề tiếng Việt, tiếng Anh

5.5 giờ video

29 bài giảng

Truy cập vĩnh viễn

Học trên mọi thiết bị

Cập nhật: 31/05/2026

#Bioinformatics #Computational Biology #Machine Learning #Protein Structure Prediction

Bạn sẽ học được gì

Nắm vững các nguyên lý cơ bản của dự đoán cấu trúc protein.

Thực hành trực tiếp với các công cụ tính toán hàng đầu như MODELLER, Swiss-Model, I-TASSER và AlphaFold.

Học cách chọn khuôn mẫu phù hợp, thực hiện căn chỉnh trình tự và tinh chỉnh mô hình protein để tăng độ chính xác.

Khám phá các tùy chọn mô hình hóa nâng cao, các kỹ thuật đánh giá chất lượng mô hình và các phương pháp ước lượng điểm tin cậy.

Tìm hiểu các ứng dụng của dự đoán cấu trúc protein trong khám phá thuốc, sinh học phân tử và kỹ thuật protein.

Cập nhật các xu hướng và công nghệ mới nổi trong lĩnh vực tin sinh học tính toán.

Áp dụng kiến thức và kỹ năng mới học vào các dự án nghiên cứu thực tế.

Yêu cầu

Kiến thức cơ bản về tin sinh học và các khái niệm sinh học protein.

Có máy tính kết nối internet.

Làm quen với các khái niệm tính toán cơ bản trong Tin sinh học (ưu tiên nhưng không bắt buộc).

Sẵn sàng học hỏi và tham gia các bài tập thực hành.

Đối tượng phù hợp

Sinh viên và chuyên gia trong lĩnh vực tin sinh học, sinh học tính toán và sinh học phân tử.

Nhà nghiên cứu và nhà khoa học quan tâm đến việc tận dụng các kỹ thuật tính toán cho dự đoán cấu trúc protein.

Những người muốn nâng cao kỹ năng trong mô hình hóa tính toán và phân tích tin sinh học.

Bất kỳ ai đam mê khám phá những bí ẩn về cấu trúc protein và tìm hiểu sự giao thoa giữa sinh học và khoa học máy tính.

Nội dung khóa học

7 phần • 29 bài giảng

1 Giới thiệu

2 Cơ sở về Cấu trúc Protein

3 Tầm quan trọng của Dự đoán Cấu trúc Protein

4 Các thách thức trong Dự đoán Cấu trúc Protein

5 Tổng quan về các Kỹ thuật Tính toán

1 Mô hình hóa tương đồng

2 Giới thiệu về MODELLER

3 Cài đặt và Thiết lập MODELLER

4 Chọn và Căn chỉnh Khuôn mẫu

5 Xây dựng Mô hình

6 Đánh giá và Thẩm định các Dự đoán của MODELLER

1 Giới thiệu về Swiss-Model

2 Mô hình hóa bằng Swiss-Model

3 Đánh giá Chất lượng Mô hình

1 Mô hình hóa Threading và Ab Initio

2 Giới thiệu về I-TASSER

3 Dự đoán Cấu trúc

1 Các Kỹ thuật Học sâu

2 Giới thiệu về AlphaFold

3 Dự đoán Cấu trúc Protein Sử dụng AlphaFold

1 Phyre2 - Phát hiện và Mô hình hóa Tương đồng Từ xa

2 RaptorX

3 Rosetta - Mô hình hóa Dựa trên Mảnh ghép và Dự đoán Cấu trúc

4 Công cụ Bổ sung cho Dự đoán Cấu trúc Protein

1 Các Phương pháp Mô hình hóa Tích hợp

2 Gắn kết Protein-Protein

3 Thiết kế và Kỹ thuật Protein

4 Cơ sở Dữ liệu Tin sinh học Cấu trúc

5 Xu hướng và Công nghệ

Giới thiệu khóa học

Welcome to "Computational Techniques for Protein 3D Structure Prediction," a cutting-edge course designed to equip you with the skills and knowledge needed to excel in the field of bioinformatics. If you're fascinated by the proteins and eager to explore the power of computational techniques in predicting their 3D structures, this course is for you.

In this course, we'll talk about the protein structure prediction, where you'll learn how to leverage advanced computational tools to predict the 3D structure of proteins form protein sequences. Through a series of engaging lectures and hands-on exercises, you'll gain a deep understanding of the fundamental principles, methodologies, and applications of protein structure prediction.

We'll kick off our journey with an insightful introduction, laying the groundwork by exploring the importance and challenges of protein structure prediction. From there, we'll dive into the practical aspects, we got four key sections:

Protein Structure Prediction Via MODELLER: Discover the power of MODELLER, a versatile software tool for homology modeling. Learn how to select appropriate templates, predict the proteins structure, and refine models to achieve accurate predictions.
Protein Structure Prediction Via Swiss-Model: Learn about the capabilities of Swiss-Model, an automated modeling platform renowned for its efficiency and reliability. Explore its features for automated modeling, advanced options, and model quality assessment.
Protein Structure Prediction Via I-TASSER: Explore the innovative approaches of I-TASSER, blending threading and ab initio modeling techniques for comprehensive structure prediction. We'll be talking about, obviously the structure prediction Via I-TASSER, model refinement, confidence score estimation, and comparative analysis.
Protein Structure Prediction Via AlphaFold (Machine Learning): Experience the future of protein structure prediction with AlphaFold, a groundbreaking deep learning algorithm. Understand its training data, model architecture, accuracy evaluation, and future applications.

Throughout the course, you'll not only learn the theoretical foundations but also gain practical skills through hands-on exercises, case studies, and real-world examples. Whether you're a seasoned bioinformatics researcher or a curious beginner, this course will empower you to master the art of protein structure prediction and unlock new opportunities in drug discovery, molecular biology, and beyond.

Join us on this exciting journey and become a proficient practitioner in the dynamic field of computational bioinformatics.

Enroll now! and take the first step towards mastering protein structure prediction!