一种高精度蛋白结构从头折叠方法tFold
发布时间 :2021-03-04  阅读次数 :10599

主讲人:王晟,博士

报告时间:3月10日(星期三)上午10:00

报告地点:生命药学楼树华多功能厅

联系人:吴更

 

主讲人简介

2005年毕业于上海交通大学生命科学技术学院,2010年于中科院理论物理所取得博士学位,之后在TTIC、芝加哥大学、KAUST从事Research Scientist 工作。2019年在腾讯AI Lab担任高级研究专家。从事基于人工智能的计算生物学研究,尤其是基于深度学习的高精度蛋白质结构从头预测,荣获CASP12蛋白接触图预测第一名。近五年来在PNAS, Cell Systems, Nature Protocols, Nucleic Acids Res, Genome Biology, Bioinformatics, PLoS Comp. Biol.等发表论文60多篇。Google Scholar引用超过4000次,h-index为27。曾获RECOMB与APBC会议的Best Paper Award,ISMB 3Dsig会议的Warren DeLano Award、IJCAI Boom 会议的Best Poster Award、以及PLoS Comp. Biol.的年度突破论文奖;发表的三篇论文入选Web of Science高被引论文。以核心研发者参与或主持的科研经费超过350万美元。 

 

中文简介:

蛋白质作为细胞内部的分子机器,起到了至关重要的生物作用。要想了解蛋白质的工作机制,就必须要知道其三维结构。目前有两类预测蛋白结构的方法:同源建模与从头折叠,它们各自有各自的局限性。我们团队最近在CAMEO平台上测试了蛋白结构预测的新思路。该方法的核心是利用深度学习将同源建模与从头折叠有机的结合在了一起,并且非常好的汲取了两类方法共有的特点,取得了在 CAMEO 持续领先的优势。