一種高精度蛋白結構從頭折疊方法tFold
發布時間 :2021-03-04  閱讀次數 :3742

主講人:王晟,博士

報告時間:3月10日(星期三)上午10:00

報告地點:生命藥學樓樹華多功能廳

聯系人:吳更

 

主講人簡介

2005年畢業于上海交通大學生命科學技術學院,2010年于中科院理論物理所取得博士學位,之后在TTIC、芝加哥大學、KAUST從事Research Scientist 工作。2019年在騰訊AI Lab擔任高級研究專家。從事基于人工智能的計算生物學研究,尤其是基于深度學習的高精度蛋白質結構從頭預測,榮獲CASP12蛋白接觸圖預測第一名。近五年來在PNAS, Cell Systems, Nature Protocols, Nucleic Acids Res, Genome Biology, Bioinformatics, PLoS Comp. Biol.等發表論文60多篇。Google Scholar引用超過4000次,h-index為27。曾獲RECOMB與APBC會議的Best Paper Award,ISMB 3Dsig會議的Warren DeLano Award、IJCAI Boom 會議的Best Poster Award、以及PLoS Comp. Biol.的年度突破論文獎;發表的三篇論文入選Web of Science高被引論文。以核心研發者參與或主持的科研經費超過350萬美元。 

 

中文簡介:

蛋白質作為細胞內部的分子機器,起到了至關重要的生物作用。要想了解蛋白質的工作機制,就必須要知道其三維結構。目前有兩類預測蛋白結構的方法:同源建模與從頭折疊,它們各自有各自的局限性。我們團隊最近在CAMEO平臺上測試了蛋白結構預測的新思路。該方法的核心是利用深度學習將同源建模與從頭折疊有機的結合在了一起,并且非常好的汲取了兩類方法共有的特點,取得了在 CAMEO 持續領先的優勢。 
 

 

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