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Muster-Hochschule
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Data-Driven Drug Design - Methods and Applications - Einzelansicht

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  • Funktionen:
Grunddaten
Veranstaltungsart Seminar Langtext
Veranstaltungsnummer 144048 Kurztext
Semester SoSe 2023 SWS
Erwartete Teilnehmer/-innen Max. Teilnehmer/-innen 13
Turnus Veranstaltungsanmeldung Keine Veranstaltungsbelegung im LSF
Credits 7
Weitere Links https://seminars.cs.uni-saarland.de/sose23seminars
Sprache Englisch


Zugeordnete Person
Zugeordnete Person Zuständigkeit
Volkamer, Andrea , Univ.-Prof. Dr.
Studiengänge
Abschluss Studiengang Semester Prüfungsversion Kommentar LP BP ECTS
Master (KB) Data Science and AI - 20191 7 7
Bachelor (KB) Data Science and AI - 20191 7 7
Master (KB) Bioinformatik - 20161
Master (KB) Cybersecurity - 20211 7 7
Bachelor (KB) Mathematik und Informatik - 20201 7 7
Master (KB) Medieninformatik - 20201 7 7
Bachelor (KB) Medieninformatik - 20201 7 7
Bachelor (KB) Cybersicherheit - 20141 7 7
Bachelor (KB) Informatik - 20201 7 7
Master (KB) Informatik - 20151 7 7
Master (KB) Embedded Systems - 20161 7 7
Bachelor (KB) Informatik - 20151 7 7
LA Sekundarstufe I und II Informatik - 20121 7 7
Bachelor (KB) Medieninformatik - 20131 7 7
Master (KB) Medieninformatik - 20131 7 7
Bachelor (KB) Mathematik und Informatik - 20161 7 7
Master (KB) Mathematik und Informatik - 20161 7 7
Master (KB) Entrep. Cybersecurity - 20181 7 7
Bachelor (KB) Computer Science (engl.) - 20211 7 7
Bachelor (KB) Cybersecurity (engl.) - 20211 7 7
Bachelor (KB) Cybersicherheit - 20201 7 7
Zuordnung zu Einrichtungen
Bioinformatics
Inhalt
Bemerkung

Registrations by e-mail to: stefanie.pilhofer@uni-saarland.de

 

Description:

Introductory seminar on computer-aided drug design, including structure- and ligand-based methods. After a brief introduction, students will be aible to select a topic from the presented drug development pipeline and independently acquire knowledge on the selected topics in the context of structural bio- and cheminformatics. Topics will include homology modeling, target assessment, molecular docking, virtual screening, molecular fingerprints, chemical similarity, ADMET predictions and QSAR; especially with increased focus on ML and DL methods. Under guidance, material ( papers, data and algorithms ) will be collected by each student and presented at the end of the seminar, including the implementation of an application of the individual topics.


Strukturbaum
Keine Einordnung ins Vorlesungsverzeichnis vorhanden. Veranstaltung ist aus dem Semester SoSe 2023 , Aktuelles Semester: SoSe 2024