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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

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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 


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