通过用AI对最近100天Nature上化学领域相关的论文进行分析，我们可以看到化学领域在 2024 年展现出以下几个主要研究趋势：

　　高通量测序技术的进步: 测序技术的发展使得对大量样本进行全基因组测序成为可能，如 All of Us Research Program 已经完成了 245,388 个临床级基因组测序，为研究人员提供了宝贵的资源。

　　多组学研究: 研究人员开始将基因组学、转录组学、蛋白质组学等多种组学数据整合起来，以更全面地理解生物学过程和疾病机制。例如，研究人员使用单细胞多组学技术来研究衰老的人脑，并揭示了多种皮质细胞类型和状态。

　　群体遗传学: 大规模古代基因组数据分析揭示了人类历史上的人口迁移和自然选择过程，例如研究人员发现多发性硬化症的遗传风险在草原游牧民族中出现，并通过 Yamnaya 相关的人口迁移大约在 5000 年前传入欧洲。

　　癌症免疫治疗: 研究人员正在开发新的免疫治疗方法，例如针对 TRBC1 的抗体药物偶联物可以杀死 TRBC1+ 癌细胞，并治愈小鼠模型中的 T 细胞癌症。

　　细胞治疗: 研究人员正在探索利用细胞疗法来治疗癌症和其他疾病，例如 ID3 基因可以赋予巨噬细胞强大的抗肿瘤活性，这为癌症的细胞治疗提供了新的思路。

　　自身免疫性疾病: 研究人员正在研究自身免疫性疾病的机制，例如，研究发现 B 细胞在 neuromyelitis optica 中的免疫耐受中发挥关键作用。

　　传染病: 研究人员正在开发新的抗生素来对抗耐药菌，例如针对脂多糖转运蛋白的新型抗生素 zosurabalpin 可以有效治疗高度耐药的 CRAB 菌株。

　　神经退行性疾病: 研究人员正在使用人类细胞模型来研究神经退行性疾病的机制，例如 iCoMoNSCs 和 iNets 系统揭示了 TDP-43 蛋白病理和 NPTX2 积累之间的直接联系，为治疗神经退行性疾病提供了新的策略。

　　机器学习: 机器学习方法被用于分析生物数据并预测蛋白质结构和功能，例如 ModelAngelo 可以自动构建冷冻电镜图中的原子模型，并识别未知序列的蛋白质。

　　计算生物学: 计算生物学方法被用于模拟和分析生物学过程，例如，研究人员使用计算机模型来研究蛋白质结构和功能，以及模拟生物学过程，如 DNA 复制。

　　大语言模型: 大语言模型正在被用于化学研究，例如 Coscientist 可以自主设计、计划和执行复杂的实验，并展示了加速研究的潜力。

　　目标：掌握包括PDB数据库、靶点蛋白、蛋白质-配体、蛋白-配体小分子、蛋白-配体结构、notepad的介绍和使用、分子对接、蛋白-配体对接、虚拟筛选、蛋白-蛋白对接、蛋白-多糖分子对接、蛋白-水合对接、Linux安装、gromacs分 子动力学全程实操、溶剂化分子动力学模拟

　　目标：本课程让学员了解药物发现的前沿背景，学习人工智能领域的各类常见算法，熟悉工具包的安装与使用，掌握一定的算法编程能力，能够运用计算机方法研究药物相关问题。通过大量的案例讲解和实践操作，具备一定的AIDD模型构建和数据分析能力

　　目标：让学员了解蛋白质晶体结构解析的原理、方法与技术，学习分子克隆、蛋白表达纯化、蛋白结晶方法、软件安装，蛋白结构数据处理，得到高分辨率的蛋白晶体结构。使学员通过本次课程的学习，很轻松地解析出蛋白晶体结构，并进行晶体结构的精修。

　　目标：本课程聚焦单细胞测序技术， 以 10x 为例，通过讲解单细胞测序技术原理及应⽤，单细胞测序技术的产⽣，数据的质控，分析。通过实例分析深⼊学习基本⽣物信息分析的基本⼯具，常规⽣物信息领域的数据格式解读与分析，单细胞测序数据的分析与出图。经过本课程学习，学员将有能⼒独⽴任何类型的单细胞数据。并将结果应⽤于相应的学术⽂章的发表以及指导实际临床研究。

　　目标：课程从全局出发，由浅入深，课程通过基础入门+应用案例实操演练的方式，从最初的原理讲解到最后的应用实战，学完本课程你将掌握基因编辑技术的相关原理及其应用，此外可以学到基因编辑系统的优化策略，可以学到如何操作常用的生物学软件。能够快速运用到自己的科研项目和课题上。

　　目标：通过本次培训多个案例的系统讲解让参会学员学会机器学习在微生物组数据分析流程，能够快速运用到自己的科研项目和课题上。

　　目标：熟悉代谢组学和机器学习相关硬件和软件；熟悉代谢组学从样本处理到数据分析的全流程；能复现至少1篇CNS或子刊级别的代谢组学文章图片。

　　目标：深入学习与了解深度学习基本框架与逻辑，同时掌握基本的生物信息学软件（Linux、R、python等）的使用，让学员能更好的应对基因组数据，挖掘出超越已有知识的新知识。而构建好的深度学习模型去探求新的研究思路和寻找新的潜在生物学机制，更好的服务于自身的科学研究和探索的过程中。

　　（4） 数据预处理：数据过滤与数据标准化（样本的 Normalization 和代谢物的 Scaling）；

　　（2） Cell 一篇代谢组学孕妇全程血液代谢组学分析得出对孕周和孕产期预测的代谢标志物 的文献；(生物标志物型)

　　（3） Nature 一篇对胰腺癌患者肠道菌群的代谢组学分析找到可以提高化疗效果的代谢物的 文献。(机制研究型）

　　1、目的蛋白质信息检索与调查- 利用生物信息学工具搜集目标蛋白质的基因序列、结构域、同源蛋白质的信息

　　依次介绍CCP4、Phenix、Coot、PyMol等主要的结构解析软件的下载和安装方法。也可以介绍一些结构解析中需要的其他软件工具的安装。

　　利用直接法/分子置换法/M(S)AD/M(S)IR 等等相位解析方法确定蛋白质框架,手动模型构建余下结构,进行修正和优化后达到标准后提交蛋白质坐标库。

　　- 比较构象变化,如酶动力学过程中的不同中间状态6、使用PyMOL显示蛋白质晶体结构中配体的电子密度图

　　- 评估配体定位和取向的准确性7、使用PyMOL结合Chimera实现同步显示非对称单元的蛋白质分子

　　主讲老师来自国内高校、中科院等单位，老师主要擅长深度学习、机器学习、药物虚拟筛选、计算机辅助药物设计、人工智能药物发现、分子对接、分子动力学等方面的研究

　　范教授毕业于中国科学院生物物理研究所，师从著名结构生物学家王院士，具有美国耶鲁大学留学六年多的背景，为独立PI。研究方向是结构生物学和免疫学；除了深钻结构生物学和免疫学，还在积极参与和推动结构生物学的教育工作，应邀在多所高校或者科研研究所开展结构生物学课程讲授，在多种国际期刊上发表论文30余篇，均为SCI，作为第一作者或通讯作者4篇一区，包括国际顶尖杂志PNAS两篇，一区top2篇等。并承担国家自然科学基金面上项目等；作为国际著名学术杂志Nature Communication和Journal of Virology, Structure等的审稿人。

　　主讲老师来自加州大学生物医学工程专业博士，曾在麻省理工和哈佛大学从事基因编辑研究，在耶鲁大学从事基因递送工作。文章发表在Nature Biomedical Engineering, Nature Communications等杂志上。曾在天使投资机构工作，主要投资基因编辑、单细胞测序、AI制药等方向的创业公司。

　　主讲老师来自985高校神经科学博士，主要利用代谢组学、转录组学和分子生物学等技术研究神经内科慢性病的发病机制和生物标志物。擅长高效液相色谱-质谱联用（LC-MS）技术进行非靶向和靶向代谢组学从样本制备到数据分析的全流程研究，以及多组学大数据的生物信息学整合分析。5年内在J Clin Invest, EBioMedicine, Cell Death Dis, Cell Death Discov, Nanotoxicology等杂志发表SCI论文10篇。

　　主讲老师来自生物科技公司核心高管，曾在麻省理工学院、加州大学旧金山分校等机构工作，过去5年科研工作发表于Cell, PNAS等杂志

　　主讲老师刘老师，生物信息学博士，有十余年的测序数据分析经验。研究领域涉及人工智能、自然语言处理、功能基因组学、转录组学、miRNA及靶基因网络分析，单细胞测序数据分析，基因调控网络时序分析，蛋白质互作网络分析，多组合分析等。主持省自然科学基金等项目4项，发表SCI论文23篇，论著一部。

　　08.「单细胞测序及空间多组学」主讲⽼师陈⽼师，加州⼤学戴维斯分校⽣物信息学领域博⼠，加州⼤学旧⾦⼭分校⽣物信息学博后。⽬前在知名⽣物公司从事⽣物信息分析。具有多年的微⽣物全基因组，微 ⽣物遗传抗病分析，肿瘤遗传变异分析（soma5c muta5ons and germline muta5ons），单细 胞以及空间转录组学数据分析等，并开发了检测肿瘤样品 CNVs。以第⼀或共同作者发表 ⽂章在 Genome Biology, Cell 等知名期刊。

　　一年内可免费参加我司举办的任何课程，不限课程及次数）福利：报名缴费后即可获得往期全套视频回放及PPT资料提供预习

　　结业证书：参加培训并通过考试的学员，可以获得工业和信息化部工业文化发展中心颁发的“工业强国建设素质素养提升尚工行动”岗位能力适应评测证书。该证书可在中心官网查询，可作为能力评价，考核和任职的重要依据。评测证书查询网址：