Formation Alphafold
| 1690€ HT / personne |
| 2 jours (14 heures) |
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
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Belgique
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Suisse
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Luxembourg
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