轰动全球！IF=109！国内天才少年独自连发6篇Nature！在药物设计领域一战封神！预定今年诺奖！

主要观点总结

该文章介绍了多个课程培训的内容和安排，包括AI蛋白质设计、CADD计算机辅助药物设计、AIDD人工智能药物发现顶刊复现、深度学习基因组学、机器学习代谢组学、机器学习微生物多组学联合分析、CRISPR-Cas9基因编辑技术应用等。课程涵盖了蛋白质结构预测模型、对接方法、机器学习在生物医学中的应用、代谢组学数据分析流程、微生物多组学分析、基因编辑技术的原理和应用等主题。培训特色包括全面的技术应用、理论知识和实操相结合，以及主讲老师提供的专业解答。报名费用根据课程类型和优惠活动有所不同，培训采用腾讯会议线上直播的方式，并提供了回放和课程资料。

关键观点总结

关键观点1: AI蛋白质设计

涵盖多种蛋白质结构预测模型、蛋白质多构象采样方法与模型、深度学习蛋白质数据集挖掘工具与蛋白质口袋搜索工具。

关键观点2: CADD计算机辅助药物设计

介绍10种对接方法，包括金属酶蛋白对接、蛋白-多糖对接、核酸-小分子对接等，以及虚拟筛选和分子动力学模拟。

关键观点3: AIDD人工智能药物发现顶刊复现

深度学习在化学反应预测中的应用，以及自然语言处理和扩散模型在分子生成中的应用。

关键观点4: 深度学习基因组学

学习深度学习在基因组学中的应用，包括基因组数据分析和模型构建。

关键观点5: 机器学习代谢组学

了解代谢组学和机器学习背景知识，学习代谢组学从样本处理到上下游数据分析的全流程。

关键观点6: 机器学习微生物多组学联合分析

探讨机器学习在微生物组数据分析流程，以及多组学联合分析在科学研究中的应用。

关键观点7: CRISPR-Cas9基因编辑技术应用

学习CRISPR-Cas9等基因编辑技术的原理、应用及优化策略。

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