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Formations Data IA Formation Alphafold

Formation Alphafold

formation Alphafold
Prix 1690€ HT / personne
Durée 2 jours (14 heures)

Paris | Classe Virtuelle

Il ne reste que quelques places
Cafés et déjeuners offerts en interentreprises
Disponible en intra-entreprise pour former votre équipe
Aide au Financement 4000€ de Bonus Atlas en CPF

Présentation

Notre formation Alphafold vous permettra d’utiliser ce puissant outil d’intelligence artificielle afin de prédire des structures de protéines et l’intégrer dans vos projets de recherche. Alphafold est un logiciel créé par Google DeepMind et permet d’utiliser les acides aminés des protéines pour prédire leur structure. C’est un outil largement salué par le monde scientifique.

Notre programme vous permettra de maitriser les bases de la bio-informatique et de l’architecture d’Alphafold. Vous y apprendrez les commandes UNIX de base qui vous permettront de gérer les fichiers et répertoires nécessaires à l’analyse de vos protéines.

Notre formation vous apprendra également la maitrise des scores de confiance lors de l’analyse et la validation de vos structures prédictives afin d’en vérifier la qualité. Vous y verrez également l’utilisation des publications et du code GitHub afin de vous aider à collaborer efficacement et à citer vos résultats dans des publications scientifiques.

Comme toutes nos formations, elle se déroule sur la dernière version de l’outil : Aphafold v2.3

 

Objectifs

  • Comprendre l’architecture d’Alphafold
  • Utiliser les structures prédictives et les valider
  • Intégrer les résultats dans des publications scientifiques

 

Public visé

  • Scientifiques

 

Pré-requis

  • Bases en biologie moléculaire
  • Connaitre les bases des lignes de commandes

PROGRAMME DE NOTRE FORMATION ALPHAFOLD

 

INTRODUCTION À ALPHAFOLD ET AU REPLIEMENT DES PROTÉINES

  • Origine et développements
  • Comprendre le problème du repliement des protéines
  • Importance des structures protéiques en biologie moléculaire
  • Vue d’ensemble des versions d’AlphaFold, en particulier AlphaFold2

 

BASES DE LA BIOINFORMATIQUE ET DE L’INFORMATIQUE APPLIQUÉE À ALPHAFOLD

  • Utilisation des bases de données de structures protéiques
  • Commandes UNIX de base pour la gestion des fichiers et répertoires
  • Exécution de scripts sur des plateformes de calcul haute performance (HPC)

 

PRINCIPES DE FONCTIONNEMENT ET ARCHITECTURE D’ALPHAFOLD

  • Architecture détaillée et pipeline d’AlphaFold
  • Comprendre les entrées et sorties d’AlphaFold2
  • Prédiction de structures protéiques avec ColabFold et le code open-source d’AlphaFold2

 

ANALYSE DES STRUCTURES PRÉDITES ET VALIDATION

  • Évaluation des structures prédites d’AlphaFold2 avec les scores de confiance
  • Interprétation des scores pLDDT et PAE
  • Utilisation d’autres outils pour vérifier la qualité des structures prédites

 

MODÉLISATION AVANCÉE ET APPLICATIONS DES STRUCTURES PRÉDITES

  • Personnalisation des prédictions de structures d’AlphaFold2
  • Utilisation des structures prédites pour aborder des questions de recherche plus approfondies
  • Contributions de la communauté scientifique à l’amélioration d’AlphaFold2

 

STRATÉGIES DE COLLABORATION ET COMMUNICATION SCIENTIFIQUE

  • Accès et utilisation des publications, du code GitHub et des bases de données officielles d’AlphaFold
  • Comment citer correctement les ressources et résultats d’AlphaFold dans les publications scientifiques
  • Perspectives futures et suivi des développements actuels d’AlphaFold2

 

Pour aller plus loin

 

Formation Vertex AI

Formation Mixtral

Formation IA état de l’art

Langues et Lieux disponibles

Langues

  • Français
  • Anglais / English

Lieux

  • France entière
    • Paris
    • Lille
    • Reims
    • Lyon
    • Toulouse
    • Bordeaux
    • Montpellier
    • Nice
    • Sophia Antipolis
    • Marseille
    • Aix-en-Provence
    • Nantes
    • Rennes
    • Strasbourg
    • Grenoble
    • Dijon
    • Tours
    • Saint-Étienne
    • Toulon
    • Angers
  • Belgique
    • Bruxelles
    • Liège
  • Suisse
    • Genève
    • Zurich
    • Lausanne
  • Luxembourg

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