Nature重磅！揭秘药物研发新思路，如何用最少的经费，发表最高级别的文章！
四大专业课程 助您发顶刊
课程一：CADD计算机辅助药物设计专题线上培训班
课程二：AIDD人工智能药物发现与设计专题线上培训班
课程三：深度学习在基因组学应用专题线上培训班
课程四：机器学习单细胞分析应用专题线上培训班
CADD(Computer Aided Drug Design):计算机辅助药物设计，依据生物化学、酶学、分子生物学以及遗传学等生命科学的研究成果，针对这些基础研究中所揭示的包括酶、受体、离子通道及核酸等潜在的药物设计靶点，并参考其它类源性配体或天然产物的化学结构特征，以计算机化学为基础，通过计算机的模拟、计算和预算药物与受体生物大分子之间的相互作用，考察药物与靶点的结构互补、性质互补等，设计出合理的药物分子。它是设计和优化先导化合物的方法，CADD的应用，包括基于结构的药物设计（SBDD）、基于配体的药物设计（LBDD）、高通量虚拟筛选（HTVS）等技术，突破了传统的先导物发现模式，极大地促进了先导化合物发现和优化。特别是在食品、生物、化学、医药、植物、疾病方面应用广泛！靶点的发现与确证是现代新药研发的第一步，也是新药创制过程中的瓶颈之一。CADD的应用可以加快靶点发现的速度，提高靶点发现的准确度，从而推进新药研发。
AIDD（AIDrug Discovery & Design）：是近年来非常火热的技术应用，且已经介入到新药设计到研发的大部分环节当中，为新药发现与开发带来了极大的助力。随着医药大数据的积累和人工智能技术的发展，运用AI技术并结合大数据的精准药物设计也不断推动着创新药物的发展。在新型冠状病毒的治疗方案中，通过一系列计算机辅助药物生物计算的方法发现一大类药物分子可以有效阻止新冠病毒的侵染，为治疗新冠提供了新思路。倾向于机器对数据库信息的自我学习，可以对数据进行提取和学习，一定程度上避免了化合物设计过程中的试错路径，同时还会带来很多全新的结构，为药物发现打破常规的结构壁垒。
深度学习已经被广泛应用于基因组学研究中，利用已知的训练集对数据的类型和应答结果进行预测，深度学习，可以进行预测和降维分析。深度学习模型的能力更强且更灵活，在适当的训练数据下，深度学习可以在较少人工参与的情况下自动学习特征和规律。调控基因组学，变异检测，致病性评分成功应用。深度学习可以提高基因组数据的可解释性，并将基因组数据转化为可操作的临床信息。深度学习通过强大的深度神经网络模型从高维大数据中自动挖掘数据潜在特征得以实现，近两年国内外顶尖课题组MIT、Harvard University、UPenn、清华大学、复旦大学等都在从事深度学习基因组学的研究，这一研究成果更是多次发表在Nature Reviews Genetics、Nature Methods、Science Advances、Cancer Cell、Nature Biotechnology等知名国际顶刊上，为我们发表顶刊鉴定了基础。
细胞生物学的相关研究一直受限于数据的完整性和表型的完整性，对应激状态和稳态下的细胞区别观察不够充分。过去五年中，计算机视觉和语音识别领域通过对大量的无标签数据进行学习、建模，很好的解决了数据不足的问题。同样在最近的研究中，机器学习方法使用单细胞数据进行扰动建模也推动了细胞生物领域前进。对于生物学家来讲，无论研究基因、转录本、修饰、蛋白功能，都要频繁的进行人为干预，实现对感兴趣变量的正向或者反向改变，观察细胞表型的变化。整个过程需要对干预工具的构建、导入、实验观察，从而得出表型结论。扰动建模的目的就是想要通过数学模型的建立，通过对已有数据的分析、归纳和总结，对一个分子的功能在没有湿实验时做出预判，对于生物学家和药物研发者来讲，好的模型一定能够帮助加深对生物机制的理解，推动药物的研发进程
由于学习平台文献、视频教程资料较少，技术不公开，对于有相应科研任务和发高质量文章的科研人员极度困扰，应而培训学习迫在眉睫， 应广大科研人员要求，本单位经过数月调研，决定联合专家共同举办“CADD计算机辅助药物设计+AIDD人工智能药物发现与设计+深度学习基因组学+机器学习单细胞分析专题培训班，本单位已经举办十一期培训，参会人员高达1200余人，对于培训安排和培训质量一致评价极高 ！将内容全部学懂、学会、学透彻、学以致用，完成科研任务和高质量文章！
培训对象
全国各大高校、企业、科研院所从事人工智能、生命科学、代谢工程、有机合成、抗体工程、酶工程、天然产物、蛋白质、药物、生物信息学、植物学，动物学、食品、化学化工，医学、疾病、机器学习、基因组学、农业科学、植物学、动物学，临床医学、食品科学与工程、植物基因组、动物传染病、肿瘤免疫与靶向治疗、 全基因组泛癌分析、人黏连蛋白折叠基因组机、有机合成、生物化学、病毒检测、高通量测序、分子生物学、功能基因组、遗传图谱、基因挖掘变异、代谢组学、蛋白质组学、转录组学、生物医学、转化研究、蛋白质、癌症、核酸、毒物学研究、生物信息、生物计算、生命科学、生态、肿瘤、遗传、基因改造、细胞分化、微生物、生物医学大数据分析与挖掘、数学类专业、计算机科学、医学、疾病等研究的科研人员以及人工智能爱好者
培训目标（完全适合零基础）
CADD计算机辅助药物设计设计流程，让学员能够掌握包括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
AIDD人工智能药物发现与设计流程，让学员能够掌握包括配体人工智能药物发现(AIDD)简介、基于结构的药物发现与设计、基于配体的药物发现与设计、常用工具的介绍与安装（Anaconda3、Pandas、NumPy、RDKit、scikit-learn、Pytorch、Tensorflow、DeepChem）基于配体结构的药物发现——分类任务、模型评估方法、分类模型的常用评价指标、变量筛选、参数格点搜索、基于配体结构的药物发现——回归任务、深度学习与药物发现、分子生成模型
本课程适于对深度学习、基因组学、转录组学、蛋白组学、药物基因组学等多组学分析感兴趣的学员。课程通过基础入门+应用案例实操演练的方式，从初学及应用研究的角度出发，带大家实战演练多种深度学习模型（深度神经网络DNN、卷积神经网络CNN、循环神经网络RNN、可变自动编码器VAE、图卷积神经网络GCN）在基因组学分析中的各种应用：识别G4基序特征DeepG4，识别非编码基因突变DeepSEA，预测染色体亲和性Basset，预测基因表达eQTL的Enformer、识别拷贝数变异DeepCNV、预测调控因子DeepFactor、预测premiRNA的dnnmiRNA、从基因表达数据中识别乳腺癌分型DeepType、从高维多组学数据中识别疾病表型XOmiVAE、从基因序列及蛋白质相互作用网络中识别关键基因DeepHE、联合肿瘤基因标记及药物分子结构预测药物反应机制的SWnet等深度学习工具。通过对这些深度学习在基因组学中的应用案例进行深度讲解和实操，让学员能够掌握深度学习分析高维基因组学、转录组学、蛋白组学等多组学数据流程，系统学习深度学习及基因组学理论知识及熟悉软件代码实操，熟练掌握这些前沿的分析工具的使用以及研究创新深度学习算法解决生物学及临床疾病问题与需求。
培训讲师
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，在我们单位长期进行授课，讲课内容和授课方式以及敬业精神受到参会学员 的一致认可和高度评价
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，多组学联合分析等。主持省自然科学基金等项目4项，出版医学实用教材《Python医学实战分析》，发表SCI论文22篇，其中一作及并列一作9篇。
课表内容
课程一： CADD计算机辅助药物设计课表内容
第一天
背景与理论知识以及工具准备
1.PDB数据库的介绍和使用
1.1数据库简介
1.2靶点蛋白的结构查询与选取
1.3靶点蛋白的结构序列下载
1.4靶点蛋白的下载与预处理
1.5批量下载蛋白晶体结构
pymol的介绍与使用
2.1软件基本操作及基本知识介绍
2.2蛋白质-配体相互作用图解
2.3蛋白-配体小分子表面图、静电势表示
2.4蛋白-配体结构叠加与比对
2.5绘制相互作用力
3.notepad的介绍和使用
3.1 优势及主要功能介绍
3.2 界面和基本操作介绍
3.3插件安装使用
一般的蛋白-配体分子对接讲解
1.对接的相关理论介绍
1.1分子对接的概念及基本原理
1.2分子对接的基本方法
1.3分子对接的常用软件
1.4分子对接的一般流程
2.常规的蛋白-配体对接
2.1收集受体与配体分子
2.2复合体预构象的处理
2.3准备受体、配体分子
2.4蛋白-配体对接
2.5对接结果的分析
以新冠病毒蛋白主蛋白酶靶点及相关抑制剂为例
第二天
虚拟筛选
1.小分子数据库的介绍与下载
2.相关程序的介绍
2.1 openbabel的介绍和使用
2.2 chemdraw的介绍与使用
3.虚拟筛选的前处理
4.虚拟筛选的流程及实战演示
案例：筛选新冠病毒主蛋白酶抑制剂
5.结果分析与作图
6.药物ADME预测
6.1ADME概念介绍
6.2预测相关网站及软件介绍
6.3预测结果的分析
第三天：
拓展对接的使用方法
1.蛋白-蛋白对接
1.1蛋白-蛋白对接的应用场景
1.2相关程序的介绍
1.3目标蛋白的收集以及预处理
1.4使用算例进行运算
1.5关键残基的预设
1.6结果的获取与文件类型
1.7结果的分析
以目前火热的靶点PD-1/PD-L1等为例。
2.涉及金属酶蛋白的对接
2.1 金属酶蛋白-配体的背景介绍
2.2蛋白与配体分子的收集与预处理
2.3金属离子的处理
2.4金属辅酶蛋白-配体的对接
2.5结果分析
以人类法尼基转移酶及其抑制剂为例
3.蛋白-多糖分子对接
4.1蛋白-多糖相互作用
4.2对接处理的要点
4.3蛋白-多糖分子对接的流程
4.4蛋白-多糖分子对接
4.5相关结果分析
以α-糖苷转移酶和多糖分子对接为例
4.核酸-小分子对接
4.1核酸-小分子的应用现状
4.2相关的程序介绍
4.3核酸-小分子的结合种类
4.4核酸-小分子对接
4.5相关结果的分析
以人端粒g -四链和配体分子对接为例。
操作流程介绍及实战演示
第四天
拓展对接的使用方法
1.柔性对接
1.1柔性对接的使用场景介绍
1.2柔性对接的优势
1.3蛋白-配体的柔性对接
重点：柔性残基的设置方法
1.4相关结果的分析
以周期蛋白依赖性激酶2（CDK2）与配体1CK为例
2.共价对接
2.1两种共价对接方法的介绍
2.1.1柔性侧链法
2.1.2两点吸引子法
2.2蛋白和配体的收集以及预处理
2.3共价药物分子与靶蛋白的共价对接
2.4结果的对比
以目前火热的新冠共价药物为例。
3.蛋白-水合对接
3.1水合作用在蛋白-配体相互作用中的意义及方法介绍
3.2蛋白和配体的收集以及预处理
3.3对接相关参数的准备
重点：水分子的加入和处理
3.4蛋白-水分子-配体对接
3.5结果分析
以乙酰胆碱结合蛋白(AChBP)与尼古丁复合物为例
第五天
分子动力学模拟Linux与gromacs
1. linux系统的介绍和简单使用
1.1 linux常用命令行
1.2 linux上的常用程序安装
1.3 体验：如何在linux上进行虚拟筛选
2.分子动力学的理论介绍
2.1分子动力学模拟的原理
2.2分子动力学模拟的方法及相关程序
2.3相关力场的介绍
3.gromacs使用及介绍
重点：主要命令及参数的介绍
4. origin介绍及使用
第六天
溶剂化分子动力学模拟的执行
1.一般的溶剂化蛋白的处理流程
2.蛋白晶体的准备
3.结构的能量最小化
4.对体系的预平衡
5.无限制的分子动力学模拟
6.分子动力学结果展示与解读
以水中的溶菌酶为例
第七天
蛋白-配体分子动力学模拟的执行
1.蛋白-配体在分子动力学模拟的处理流程
2.蛋白晶体的准备
3.蛋白-配体模拟初始构象的准备
4.配体分子力场拓扑文件的准备
4.1 gaussian的简要介绍
4.2 ambertool的简要介绍
4.3生成小分子的力场参数文件
5.对复合物体系温度和压力分别限制的预平衡
6.无限制的分子动力学模拟
7.分子动力学结果展示与解读
8.轨迹后处理及分析
以新冠病毒蛋白主蛋白酶靶点及相关抑制剂为例
部分模型案例图片
课程二：AIDD人工智能药物发现与设计培训课表内容
第一天
人工智能药物发现
从CADD到AIDD的介绍
1.计算机辅助药物设计(CADD)简介
1.2.分子对接与分子动力学背景介绍
1.3.人工智能药物发现(AIDD)简介
2.机器学习与深度学习在药物发现中的背景介绍
2.1药物发现与设计
2.2基于结构的药物发现与设计
2.3基于配体的药物发现与设计
工具的介绍与安装
3.1Anaconda3/Pycharm安装
3.2python 编程基础
3.3Pandas基础
3.4NumPy基础
3.5RDKit基础
3.6Pytorch基础
3.7Tensorflow基础
3.8DeepChem基础
第二天
1.分类模型的构建与应用
1.1逻辑回归算法原理
1.2朴素贝叶斯算法原理
1.3k最近邻算法原理
1.4支持向量机算法原理
1.5随机森林算法原理
1.6梯度提升算法原理
1.7多层感知机算法原理
1.8特征工程
1.9缺失值填补
2.特征归一化
2.1变量筛选
2.2模型评估方法
2.3交叉验证
2.4外部验证
3.分类模型的常用评价指标
3.1混淆矩阵
3.2准确率
3.3敏感性
3.4特异性
3.5模型选择
3.6格点搜索超参数调优
3.7k折交叉验证
分类模型的实例讲解与练习，以给定数据集为例，讲解基于以上机器学习算法的生物活性或ADMET性质预测模型。引导学员构建自己的数据模型，并用于小分子化合物的活性或ADMET性质预测。
第三天
1.随机森林回归
2.支持向量机回归
3.XGboost回归
4.多层感知机回归
5.神经网络回归
6.回归模型的常用评价指标
6.1MSE
6.2RMSE
6.3MAE
6.4R2
QSAR/3D-QSAR模型
以给定数据集为例，讲解基于上述几种机器学习算法构建生物活性如pIC50或ADMET性质预测模型。
第四天
深度学习与药物发现
1.深度学习的发展历程与在药物开发中的应用
1.1多层感知机/人工神经网络
1.2基于梯度的学习
1.3反向传播算法
1.4随机梯度下降
1.5卷积神经网络介绍
1.6图神经网络介绍
基于PyTorch的多层感知机算法的实例讲解与练习
以给定数据集为例，讲解基于多层感知机的化合物性质预测模型。
以给定数据集为例，讲解基于卷积神经网络的化合物图像预测分类模型。
以给定数据集为例，讲解基于图神经网络对化合物的毒性分类预测模型。
第五天
分子生成模型
1.生成式对抗网络(GANs)的基本原理
1.2生成器
1.3判别器
1.4循环神经网络(RNN)
1.5长短期记忆网络(LSTM)
2.基于上下文的循环神经网络序列建模
3.基于字符串的小分子化合物生成模型
4.基于图数据的小分子化合物生成模型
实例讲解与练习，以给定数据集为例，构建分子生成模型。
课程三：深度学习在基因组学应用课表内容
第一天
深度学习算法介绍
理论内容：
1.有监督学习的神经网络算法
1.1全连接深度神经网络DNN在基因组学中的应用举例
1.2卷积神经网络CNN在基因组学中的应用举例
1.3循环神经网络RNN在基因组学中的应用举例
1.4图卷积神经网络GCN在基因组学中的应用举例
2.无监督的神经网络算法
2.1自动编码器AE在基因组学中的应用举例
2.2生成对抗网络GAN在基因组学中的应用举例
实操内容
1.Linux操作系统
1.1常用的Linux命令
1.2 Vim编辑器
1.3基因组数据文件管理, 修改文件权限
1.4查看探索基因组区域
2.Python语言基础
2.1.Python包安装和环境搭建
2.2.常见的数据结构和数据类型
第二天
基因组学基础
理论内容
1.基因组数据库
2.表观基因组
3.转录基因组
4.蛋白质组
5.功能基因组
实操内容
基因组常用深度学习框架
1.安装并介绍深度学习工具包tensorflow, keras，pytorch
2.在工具包中识别深度学习模型要素
2.1.数据表示
2.2.张量运算
2.3.神经网络中的“层”
2.4.由层构成的模型
2.5.损失函数与优化器
2.6.数据集分割
2.7.过拟合与欠拟合
3.基因组数据处理
3.1安装并使用keras_dna处理各种基因序列数据如BED、 GFF、GTF、BIGWIG、BEDGRAPH、WIG等
3.2使用keras_dna设计深度学习模型
3.3使用keras_dna分割训练集、测试集
3.4使用keras_dna选取特定染色体的基因序列等
4．深度神经网络DNN在识别基序特征中应用
4.1实现单层单过滤器DNN识别基序
4.2实现多层单过滤器DNN识别基序
4.3实现多层多过滤器DNN识别基序
第三天
卷积神经网络CNN在基因调控预测中的应用
理论内容
1.Chip-Seq中识别基序特征G4，如DeepG4
2.Chip-Seq中预测DNA甲基化，DeepSEA
3.Chip-Seq中预测转录调控因子结合，DeepSEA
4.DNase-seq中预测染色体亲和性，Basset
5.DNase-seq中预测基因表达eQTL，Enformer
实操内容
复现卷积神经网络CNN识别基序特征DeepG4、非编码基因突变DeepSEA，预测染色体亲和性Basset，基因表达eQTL
1.复现DeepG4从Chip-Seq中识别G4特征
2.安装selene_sdk，复现DeepSEA从Chip-Seq中预测DNA甲基化，非编码基因突变
3.复现Basset，从Chip-Seq中预测染色体亲和性
复现Enformer，从Chip-Seq中预测基因表达eQT
第四天
深度学习在识别拷贝数变异DeepCNV、调控因子DeepFactor上的应用
理论内容
1.SNP微阵列中预测拷贝数变异CNV，DeepCNV
2.RNA-Seq中预测premiRNA，dnnMiRPre
3.从蛋白序列中预测调控因子蛋白质，DeepFactor
实操内容
1.复现DeepCNV利用SNP微阵列联合图像分析识别拷贝数变异
2.复现循环神经网络RNN工具 dnnMiRPre，从RNA-Seq中预测premiRNA
复现DeepFactor，从蛋白序列中识别转录调控因子蛋白质
第五天
深度学习在识别及疾病表型及生物标志物上的应用
理论内容
1.从基因表达数据中识别乳腺癌分型的深度学习工具DeepType
2.从高维多组学数据中识别疾病表型，XOmiVAE
3.基因序列及蛋白质相互作用网络中识别关键基因的深度学习工具DeepHE
实操内容
1.复现DeepType，从METABRIC乳腺癌数据中区分乳腺癌亚型
2.复现XOmiVAE，从TCGA多维数据库中识别乳腺癌亚型
复现DeepHE利用基因序列及蛋白质相互作用网络识别关键基因
第六天
深度学习在预测药物反应机制上的应用
理论部分
联合肿瘤基因标记及药物分子结构预测药物反应机制的深度学习工具SWnet
实操内容
预处理药物分子结构信息
计算药物相似性
在不同数据集上构建self-attention SWnet
评估self-attention SWnet
构建多任务的SWnet
构建单层SWnet
构建带权值层的SWnet
课程四：机器学习单细胞分析应用专题培训班
第一天
理论内容：
1.单细胞测序原理
2.单细胞测序基础
3.单细胞测序方法及数据
4.单细胞数据分析流程
实操内容
1.R语言基础
2.R（4.1.3）和Rstudio的安装
3.R包安装和环境搭建
4.数据结构和数据类型
5.R语言基本函数
6.数据下载
7.数据读入与输出
第二天
9.层次聚类算法实现
第三天
理论内容
第四天
理论内容
第五天
理论部分
第六天
理论部分
授课时间地点
CADD计算机辅助药物设计专题培训班
2022.12.10 -----2022.12.11 全天授课(上午09.00-11.30 下午13.30-17.00)
2022.12.13-----2022.12.16 晚上授课(晚上19.00-22.00)
2022.12.17-----2022.12.18全天授课(上午09.00-11.30 下午13.30-17.00)
2022.12.19 -----2022.12.20晚上授课 (晚上19.00-22.00)
AIDD人工智能药物发现与设计专题培训班
2022.12.17-----2022.12.18全天授课(上午09.00-11.30 下午13.30-17.00)
2022.12.20----2022.12.21 晚上授课(晚上1 9.00-22.00)
2022.12.24----2023.12.25全天授课(上午09.00-11.30 下午13.30-17.00)
深度学习在基因组学培训时间
2022.12.12-2022.12.15晚上授课(晚上19.00-22.00)(腾讯会议线上实操)
2022.12.17-2022.12.18全天授课（上午9.00-11.30下午13.30-17.00）(腾讯会议线上实操)
2022.12.19-2022.12.22晚上授课（晚上19.00-22.00）(腾讯会议线上实操)
机器学习单细胞分析
2022.12.10-2022.12.11全天授课(上午09.00-11.30下午13.30-17.00)(腾讯会议线上实操)
2022.12.17-2022.12.18全天授课(上午09.00-11.30下午13.30-17.00)(腾讯会议线上实操)
2022.12.24-2022.12.25全天授课(上午09.00-11.30下午13.30-17.00)(腾讯会议线上实操)
（腾讯会议直播上课 提供录像回放 录像永久观看）
报名费用
公费价：每人每班￥5880元 （含报名费、培训费、资料费）
自费价：每人每班￥5480元 （含报名费、培训费、资料费）
优惠政策
优惠一：两班同报：9880 三班同报：13880 四班同报：17880
优惠二：提前报名缴费学员+转发到朋友圈或者到学术交流群可享受每人300元优惠（仅限15名）
优惠三：报名两班免费赠送一个学习名额（赠送班任选）
优惠四：报名五个培训班免费赠送三个学习名额（赠送班任选）
报名费用可开具正规报销发票及提供相关缴费证明、邀请函，可提前开具报销发票、文件用于报销
证书：参加培训并通过考试的学员，可以申请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：www.miit-icdc.org（自愿申请，须另行缴纳考试费500元/人）
培训福利
报名缴费成功赠送报名班型全套预习视频，课后学习完毕提供全程录像视频回放，针对与培训课程内容进行长期答疑，微信解疑群永不解散，参加本次课程的学员可免费再参加一次本单位后期组织的相同的专题培训班（任意一期都可以）
授课方式
授课方式及学员反馈
通过腾讯会议线上直播，从零基础开始讲解，600余页电子PPT和教程＋预习视频提前发送给学员，所有培训使用软件都会发送给学员，附赠安装教程和指导安装，培训采取开麦共享屏幕和微信群解疑，学员和老师交流、学员与学员交流，培训完毕后老师针对与培训内容长期解疑，培训群不解散，往期培训学员对于培训质量和授课方式一致评价极高
试看往期培训视频
链接：https://pan.baidu.com/s/1LG9d0Idg4Ia5rA9br1ePag
提取码：8888
（一）学员实操及科研问题老师解答
（二）学员对培训非常认可，而且我们保证二次学习是免费的
往期学员参会单位及报名流程
有来自四川大学、四川师范大学、中国科学院大学、西安电子科技大学、陕西科技大学、东北林业大学、渤海大学、海南大学、广西中医药大学、北京化工大学、成都大学、香港浸会大学中医药学院、赣南师范大学、重庆陆军勤务学院、齐鲁工业大学、陕西科技大学、陕西师范大学、中科院大学 、浙江工商大学、成都中医药大学、上海交通大学、哈尔滨商业大学、中国人民解放军海军军医大学、西安电子科技大学、中国农业大学、南昌大学、新疆医科大学、山东农业大学、合肥工业大学、清华大学、华中农业大学、山东理工大学、北京工商大学、河南大学、江苏大学、江南大学、大连工业大学、华南理工大学、华南农业大学、成都中医药大学、东北林业大学、北京大学、浙江大学、浙江工业大学、中南大学、复旦大学、南京农业大学、齐鲁工业大学、东北大学、国防科技大学、江苏海洋大学、华东理工大学、华中科技大学、湖北大学、中国医学科学院、西南大学、中南大学湘雅医院、山西省人民医院、中国药科大学、西安市中医医院、首都医科大学附属北京友谊医院、上海市第十人民医院、协和药物研究所、中国农业科学院基因组研究所、广州中医药大学、上海中医药大学、上海理工大学、成都中医药大学、北京中医药大学、武汉大学、香港大学、安阳工学院、沈阳药科大学、中山大学肿瘤防治中心、山东中医药大学、宁波大学、宁夏大学、山东大学、甘肃中医药大学、医学院附属仁济医院、杭州医学院、广州医科大学附属肿瘤医院、中山大学孙逸仙纪念医院、江苏省中医院、承德医学院、中国中医科学院广安门医院、中山大学附属第五医院、中山大学中山眼科中心、汕头大学、扬州大学、天津科技大学、吉林农业大学、上海应用技术大学、空军军医大学、首都医科大学附属北京友谊医院、中国科学院海洋研究所、中国科学院深圳先进技术研究院、深圳湾实验室、江苏省淡水水产研究所、广东省科学院测试分析研究所(中国广州分析测试中心)、中国科学院昆明植物研究所、中国科学院植物研究所、中国科学院苏州纳米技术与纳米仿生研究所、江苏省淡水水产研究所、中国食品发酵工业研究院、中国中医科学院中药研究所、中国科学院海洋研究所、深圳清华大学研究院、国科大杭州高等研究院、美国贝勒医学院等高校，康希诺生物股份公司、青峰制药、江苏恒瑞、上海青玄生物、石药集团、正大天晴、宜昌人福药业有限责任公司、江苏中旗科技有限公司、长春金赛药业有限责任公司、丽珠医药集团股份有限公司、大连医诺生物股份有限公司、南京盛德瑞尔医药科技有限公司、上海兰天生物医药科技有限公司、深圳研顺生物科技有限公司、中国农业科学院蜜蜂研究所、上海森辉医药有限公司、上海硕迪生物技术有限公司、云南腾善生物科技有限公司、湖南九典制药股份有限公司、北京先为达生物科技有限公司、广东省深圳市南山区中科院深圳先进院、无锡佰翱得生物科学有限公司、苏州沪云新药研发股份有限公司、深圳市灵蛛科技有限公司、潍坊易北特健康食品有限公司、江苏三黍生物科技有限公司、苏州浦合医药科技有限公司、丽珠医药集团股份有限公司、兰晟生物医药(苏州)有限公司、甫康（上海）健康科技有限责任公司、南京盛德瑞尔医药科技有限公司、深圳市领治医学科技有限公司、北京安必奇生物科技有限公司、国家纳米科学中心、四川国康药业有限公司、南通药明康德医药科技有限公司、南京沛微生物科技有限公司、北京科诺信诚科技有限公司、天士力生物医药股份有限公司、泽达易盛(天津)科技股份有限公司、沈阳市青囊医疗科技有限责任公司、石家庄以岭药业股份有限公司、青岛科博源生物技术有限公司、中科聚研（吉林）干细胞科技有限公司、广州同隽医药科技有限公司、南通奥贝特化工有限公司、北京斯利安药业有限公司、上海韵和生物医药有限公司、杭州百诚医药科技股份有限公司、上海倍勘生物技术有限公司、长春金赛药业有限责任公司、浙江海正股份有限公司等公司的五百余名工程师老师学生参会，还有许多因为时间冲突没法参加。这次，我们诚挚邀请您来参加！
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