教授
AlphaFold 等人工智能工具已能精确预测蛋白质结构，但它们仍难以解析点突变对折叠的影响，以及蛋白质在活细胞中的真实折叠状态。为此，我们开发了一系列基因编码的折叠生物传感器，将目标蛋白的折叠状态与易检测的细胞表型相耦合，实现活细胞内蛋白折叠的高通量、高精度表征。未来，我们将拓展这一技术至哺乳动物细胞及非模式微生物，以满足不同来源蛋白的折叠监测与优化需求。
我们利用前沿的蛋白质设计工具，在满足特定功能和折叠需求的前提下，探索蛋白质序列空间。研究方向包括：设计并筛选更稳定的酶和药用蛋白，以提升其在工业与医学中的应用潜力；基于分子伴侣与底物蛋白的动态相互作用机制，设计并筛选具有更高专一性的人工分子伴侣，以实现对蛋白质体内折叠和细胞功能的精准调控；利用酶与底物、蛋白质与配体结合引发的构象变化，开发新型生物传感元件，并结合蛋白质折叠研究，优化传感蛋白的构象转换效率和响应特性，实现对特定生物信号的高效检测。
蛋白质稳态失衡与多种人类疾病密切相关。我们专注于关键人源蛋白的稳态调控机制与干预策略，研究方向包括解析表观遗传酶的体内稳态维持机制，并结合其活性抑制剂研发，以实现对这类重要蛋白质体内功能的精准调控。此外，我们还筛选淀粉样蛋白沉淀的抑制剂，以干预异常聚集导致的病理过程。通过这些研究，我们希望为疾病干预提供新的思路，并探索基于蛋白质稳态调控的创新治疗策略。
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