多組學的案例
集成多組學數據的機器學習在生物醫學中的應用
基于生物組學的藥物發現基礎介紹
藥物分子化學特征提?。ǚ肿又讣y，描述符，分子圖）圖神經網絡預測藥物分子性質
基于胰腺癌差異表達基因進行藥物重定位
2 案例實踐教五：基于機器學習與圖神經網絡進行代謝物/藥物分子的性質預測
AI+Science
目標：人工智能領域前沿內容，讓大家了解最新的多組學與機器學習領域的研究動態，同時介紹幾種更為先進的機器學習算法。
集成學習在多組學數據聯合分析中的應用
多組學數據庫在生物信息網絡的挖掘與應用
生成模型在多組學數據的應用與挑戰
圖神經網絡進階，鏈路預測在疾病-基因-蛋白-代謝物的關聯網絡應用
2 案例實踐七：基于生成模型進行單細胞轉錄組數據深度特征提取的研究
經典案例論文研究（論文圖表復現）
目標：通過學習經典多組學研究的SCI論文研究思路，系統學習多組學研究的論文圖表制作，以單細胞組學研究為例，進行論文思路研究，方法探討，圖表制作。
2 論文復現一：單細胞組學論文的常用圖表制作、細胞差異分析、細胞注釋（自動與手動）
2 論文復現二：蛋白-蛋白相互作用網絡構建與可視化復現。
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展開 (CADD、ROSETTA、多組學）一區SCI墊腳石已備好！
卷積神經網絡基礎及其應用（影像組學）
循環神經網絡基礎及其應用（蛋白組學）
注意力機制基礎及其應用
自編碼器基礎及其應用（轉錄組學）
圖神經網絡基礎及其應用（代謝組學）
遷移學習、深度學習框架——transformer的應用
2 案例實踐四：基于(變分)自編碼器進行藥物/代謝物分子生成
深度學習在組學數據藥物發現的應用 (入門及實踐)
目標：基于基因表達特征建立疾病與小分子藥物之間的關聯關系，運用轉錄組學，蛋白組學，機器學習算法進行藥物重定位。
基于生物組學的藥物發現基礎介紹
藥物分子化學特征提?。ǚ肿又讣y，描述符，分子圖）圖神經網絡預測藥物分子性質
基于胰腺癌差異表達基因進行藥物重定位
2 案例實踐教五：基于機器學習與圖神經網絡進行代謝物/藥物分子的性質預測
AI+Science
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集成學習在多組學數據聯合分析中的應用
多組學數據庫在生物信息網絡的挖掘與應用
生成模型在多組學數據的應用與挑戰
圖神經網絡進階，鏈路預測在疾病-基因-蛋白-代謝物的關聯網絡應用
2 案例實踐七：基于生成模型進行單細胞轉錄組數據深度特征提取的研究
經典案例論文研究（論文圖表復現）
目標：通過學習經典多組學研究的SCI論文研究思路，系統學習多組學研究的論文圖表制作，以單細胞組學研究為例，進行論文思路研究，方法探討，圖表制作。
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? 多組學數據庫在生物信息網絡的挖掘與應用
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案例實踐教學六：基于生成模型進行單細胞轉錄組數據深度特征提取的研究
經典案例論文研究（論文圖表復現）
學習目標：通過學習經典多組學研究的SCI論文研究思路，系統學習多組學研究的論文圖表制作，以單細胞組學研究為例，進行論文思路研究，方法探討，圖表制作。
論文復現一：單細胞組學論文的常用圖表制作、細胞差異分析、細胞注釋（自動與手動）
論文復現二：蛋白-蛋白相互作用網絡構建與可視化復現。
展開 CADD、蛋白抗體設計、多組學如何入手,速看...（生物醫藥專題系列）
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分子動力學結果分析
3.1軌跡文件觀察
3.2能量數據作圖
3.3 軌跡修正處理
3.4 回旋半徑分析
3.5 計算蛋白構象的rmsd 變化
3.6計算原子位置的rmsf變化
3.7 蛋白配體構象聚類
3.8蛋白配體相互作用氫鍵分析
3.9 蛋白配體相互作用能分析
實例講解與練習：
（1）水中的溶菌酶純蛋白模擬
（2）t4溶菌酶及配體復合物模擬
答疑 針對后三天學習問題的答疑
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9 序列與結構設計
9.1 input和output flags控制輸入輸出
9.2 cleanatom結構預處理
9.3 rosettaclash.log和 rosettacommons
9.4 resfile等輔助文件
9.5 小改中改與大改
9.6 練習答疑
案例實踐：? fastdesign設計任務
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北鯤云超算平臺對于基因組學研究能夠提供哪些幫助？
隨著眾多生物基因組測序項目的完成，生物學數據正在加速度增長。從高通量/多組學，到單分子/單細胞；從多倍體/單倍型到宏基因組/環境基因組；從精準醫療到系統醫學等等，后基因組時代的基因組技術正在顛覆傳統生物學和醫學的方式。因此如何科學地分析和注釋這些高通量數據， 已成為生物學工作者急需學習和解決的問題。北鯤云超算平臺作為一家致力于幫助生命科學用戶快速上云，簡化開發、測試、部署流程提升企業運維效率的云超算平臺。讓云計算助力基因組研究，使得基因組技術在生命科學前沿研究中占領絕對高地。
北鯤云超算平臺通過接入主流公有云廠商上最新的CPU、GPU資源，當用戶需要展開作業時，無需提前購買資源，通過北鯤云SaaS平臺自動匹配到合適的CPU、GPU資源去計算任務。并且北鯤云超算平臺采用按需付費的模式，這種模式提供可用的、便捷的、按需的網絡訪問， 進入可配置的計算資源共享池(資源包括網絡，服務器，存儲，應用軟件，服務)，這些資源能夠被快速提供，只需投入很少的管理工作，或與服務供應商進行很少的交互。
用戶完成作業后，釋放掉當前使用的資源，即可停止計費，十分方便。
對于制藥企業用戶來說，北鯤云超算企業版能夠幫助企業定制契合企業自身發展需求的CLOUD-HPC解決方案。幫助企業管理現有計算資源，提高運維效率，同時，幫助企業快速上云，管理企業的異構數據。比如，許多藥企都有自己的本地集群，但隨著生命科學行業的快速發現，藥企目前的集群設備并不能隨時滿足藥物研發需求，因此企業需要上云，目前企業用到最多的是混合云模式，這些企業本身已有線下機房，但無法滿足自身當前發展的算力需求。
展開 第14屆全國流變學學術會議通知
主辦單位
中國化學會
中國力學學會
承辦單位
中國化學會、中國力學學會流變學專業委員會
巖土力學與工程安全湖南省重點實驗室培育基地
湘潭大學流變力學研究所
湘潭大學土木工程與力學學院
會議地點
湖南·湘潭
會議時間
2018年10月20-23日
http://www.chemsoc.org.cn/meeting/Rheo2018/
會議主題
流變本構理論與模型
流變學測試技術
石油、巖土與地質流變學
工業流變學
聚合物及其加工流變學
電-磁-光流變學
多相多組分體系流變學
食品、醫藥與生物流變學
流變學教育與普及
會議將編輯印刷紙質版論文集，會后論文也將在流變學專業委員會主辦的內部刊物《流變學通訊》（電子版）上刊登。經專家審稿后也可擇優向《湘潭大學自然科學學報》推薦出版。
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