融合物理学与机器学习的虚拟筛选
掌握新一代虚拟筛选的核心技能,融合物理学与机器学习,实现更智能的候选化合物识别

掌握新一代虚拟筛选的核心技能,融合物理学与机器学习,实现更智能的候选化合物识别
随着对计算高效方法以探索化学空间的需求日益增长,基于机器学习的虚拟筛选已成为现代药物发现中的一项关键工具。这些技术使化学家能够快速识别并筛选出具有高潜力的先导化合物和化学类型,以便进行实验验证和后续开发。
施罗丁格的在线课程《融合物理学与机器学习的虚拟筛选》提供了专家指导及最佳实践,帮助学员从头到尾执行这些工作流程。
本课程非常适合希望提升实践技能并加深对配体法和结构法两种方法理解的科学家,同时还将颁发证书和数字徽章,以展示您在此前沿领域的专业能力。
本课程提供施罗丁格软件网络版的临时访问权限,其中包含许可和计算资源。
通过试用虚拟屏幕获得实践经验,包括配体和受体网格的准备,并学习用于验证对接模拟结果的关键方法
学习如何在筛选后有效评估和排序匹配结果,包括检查、聚类和评分
探讨如何将机器学习与自由能扰动(FEP+)方法相结合,以扩展虚拟筛选工作流程
通过一项全面的案例研究应用您的知识,追踪虚拟筛选从初始设置到潜在候选药物评估的全流程
课程概述与现代虚拟筛选方法
对学术诚信的期望
执行虚拟屏幕试点测试并验证Glide对接结果
筛选后的热门项目评估与优先级排序
利用机器学习和 FEP+ 扩展工作流
最终案例研究
虚拟屏幕分析
对选定候选化合物的FEP+绝对结合能力评估
我们自豪地支持新一代科学家,并致力于为资源有限的人士提供机会。无论您是学生、博士后还是行业科学家,都可以了解我们在线认证课程的资助方案,并立即报名!
当您完成我们提供的分子建模课程,并准备将所学知识分享给同事和雇主时,可以在您的 LinkedIn 个人资料中展示您的证书和徽章。
课程费用因课程不同及学员类型而异。对于希望参加本课程的学生,我们提供240美元的学生价;非学生则为645美元。
课程开始后,所有授课均为异步进行,您可以根据自己的时间安排,随时观看自主学习的视频、教程并完成作业。报名课程时,您需要选择开始和结束日期。在该时间段内,您可以异步访问课程资料和虚拟工作站,并根据自己的时间安排灵活进行学习。
有兴趣的参与者可通过完成注册并使用信用卡支付通道进行即时报名来支付课程费用。请注意,您必须使用信用卡支付,因为我们不接受借记卡。此外,我们可根据要求提供采购订单,如需此选项,请发送电子邮件至 online-learning@schrodinger.com。如果您对课程付款方式有任何疑问,请访问我们的“付款方式”页面。
施罗丁格致力于为资源有限的学生提供支持。施罗丁格的使命是通过革新药物和材料的发现方式,改善人类健康和生活质量。施罗丁格自豪地支持新一代科学家。我们设立了一项奖学金计划,面向能够证明有经济困难并获得学术导师支持声明的全日制学生或博士后。 如果您符合我们的奖学金计划申请条件,请填写申请表!
虽然课程结束时将无法再访问该软件,但课程中的部分资料(幻灯片、论文和教程)可供下载,以便您在课程结束后随时查阅。其他资料,例如视频、测验以及软件访问权限,仅在课程期间内可用。
在课程期间,您将能够使用Maestro、Bioluminate、Materials Science Maestro和/或LiveDesign的网络版(具体取决于课程内容)。您无需单独购买任何软件的使用权限。虽然课程结束时软件使用权限将终止,但课程中的部分资料(幻灯片、论文和教程)可供下载,以便您在课程结束后查阅。 其他材料,例如视频、测验以及软件使用权限,仅在课程期间内有效。请注意,Schrödinger软件仅限用于与课程相关的目的。
建议在参加“整合物理与机器学习的虚拟筛选”在线课程之前、期间或之后,先修读 “靶点启用、准备与验证”及 “设计高质量配体库”这两门在线 课程。这些课程内容密切相关,且面向相似的受众群体。 您会发现部分基础理论视频内容存在重叠,因为这些视频均包含与虚拟筛选流程各个环节相关的关键概念。不过,每门课程都有其独特的侧重点,并能就课程主题提供具体的指导。
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