研发创新 |  安全合规 |  质量管理 |  检验检测 |  其他会议 | 
已过期,查看更多会议

基于AI的生物元件挖掘与改造专题会(济南)

会议时间: 2024-09-20 至 2024-09-22结束

会议地点: 济南市  (20日全天报道,具体地点直接通知报名单位,详询客服--收费会议)

主办单位:主办方:中国化工企业管理协会医药化工专业委员会

微信扫一扫

会培动态都知晓

会议介绍

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日济南举办“基于AI的生物元件挖掘与改造专题”。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:

形式:理论讲解,实例分析,专题讲授,实操演练、互动答疑

参加对象

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;

会议日程

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
    • 功能元件的定义与分类
    • 功能元件在合成生物学中的重要性
  2. 元件数据库与资源
    • 公共与私有元件数据库
    • 元件资源的整合与利用
  3. 智能挖掘技术
    • 基于传统计算生物学方法的元件挖掘
    • AI技术在元件挖掘中的优势
    • 基于AI的序列功能注释和新功能预测
    • 基于AI的结构预测
    • 基于结构的元件挖掘技术
  4. 从催化反应出发挖掘元件
    • 反应数据库介绍
    • 反应表示技术
    • 反应相似性计算
    • 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

融合AI的元件评估技术与策略

  1. 元件评估概述
    • 评估参数与方法
  2. AI在元件评估中的应用
    • 基于AI的酶动力学分析
    • 利用机器学习预测酶最适催化温度
    • 利用机器学习预测酶最适pH
    • 利用机器学习预测可溶性
    • 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
    • 蛋白稳定性分析
    • 相互作用界面分析
  5. Rosetta蛋白结构预测
    • 蛋白配体对接
    • 结构优化
  6. Rosetta酶设计
    • Rosetta酶设计过程
    • 序列设计
  7. Rosetta酶设计成功案例解析
  • 四、融合AI酶改造与优化策略
  1. AI在酶改造中的应用
    • 机器学习酶改造
    • 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
    • 无监督模型辅助酶改造
    • 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

  1. 研究背景与目标
  2. 元件功能预测工具介绍
  3. EC/GO等元件功能预测网站实操
  4. 实验结果与分析

实例2:基于序列的新型生物元件挖掘

  1. 研究背景与目标
  2. 元件挖掘工具介绍
  3. 基于序列相似性的元件挖掘网站实操
  4. 基于功能域的元件挖掘网站实操
  5. 实验结果与分析

实例3:基于结构的新型生物元件挖掘

  1. 研究背景与目标
  2. 结构预测及结构相似性计算工具介绍
  3. 结构预测网站实操
  4. 基于结构相似性的元件挖掘网站实操
  5. 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

  1. 研究背景与目标
  2. 反应表示及反应相似性计算工具介绍
  3. 基于反应相似性的元件挖掘网站实操
  4. 实验结果与分析

实例5:基于Rosetta的酶元件改造

  1. 研究背景与目标
  2. 酶元件改造工具介绍
  3. Rosetta软件实操
  4. 基于Rosetta design的元件改造网站实操
  5. 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

  1. 研究背景与目标
  2. 预训练模型介绍
  3. 基于ESM-1v的元件改造网站实操
  4. 实验结果与分析

实例7:基于复合物的AI元件改造

  1. 研究背景与目标
  2. LigandMPNN模型介绍
  3. 基于LigandMPNN的元件改造网站实操
  4. 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

会议嘉宾

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。

主办及参与单位

主办方: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

参会费用

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。

 

问题及报告征集(截止到913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。

联系方式

联 系 人: 高老师

电  话:15376602038(微信同号)

座  机:0535-2122191

邮  箱:ctc@foodmate.net

Q  Q :3416988473 


声明:

①食品伙伴网将行业会议培训信息展示于本平台,仅供您搜索。由于会议/培训的不确定性,有关报名等详细情况请自行联系组织方或主办方进行核实。
②会议与培训等相关活动的最终解释权完全归其培训机构或主办方所有。

活动动态 更多

(c)2008-2099 食品伙伴网 All Rights Reserved
鲁ICP备14027462号-1
 鲁公网安备 37060202000128号
 
在线客服
热线电话
18906453236
15376602038
扫一扫联系我