明日開播！精度優(yōu)于AlphaFold，基于深度學習實現(xiàn)生物大分子及其互作的三維結(jié)構(gòu)預測

「Meet AI4S」系列直播第 6 期將于 1 月 15 日 19:00 準時開播，HyperAI超神經(jīng)有幸邀請到了南開大學統(tǒng)計與數(shù)據(jù)科學學院教授鄭偉，他本次分享的主題是「AlphaFold3 王座未穩(wěn)，來自學術(shù)界的反超：基于深度學習的生物大分子及其互作的三維結(jié)構(gòu)預測」。

蛋白質(zhì)的功能取決于其獨特的三維結(jié)構(gòu)，近年來，基于深度學習等人工智能技術(shù)的蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預測發(fā)展迅猛，AlphaFold 甚至獲得了 2024 年諾貝爾化學獎。

南開大學鄭偉教授將針對蛋白質(zhì)等生物大分子的結(jié)構(gòu)預測歷史發(fā)展、當前進展進行深度分享，并重點闡述其課題組開發(fā)的蛋白質(zhì)單體 (D-I-TASSER)、蛋白質(zhì)復合物 (DMFold)、蛋白質(zhì)-核酸復合物 (DeepProtNA)、蛋白質(zhì)變構(gòu) (EnsembleFold) 等深度學習結(jié)構(gòu)預測工具，同時也為大家分享其在歷屆世界蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預測大賽 (CASP) 中的經(jīng)驗。

本次直播，HyperAI超神經(jīng)還特意為大家準備了 10 小時 NVIDIA RTX A6000 資源，參與直播間抽獎活動的觀眾有機會免費獲取哦！
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嘉賓介紹

分享主題

AlphaFold3 王座未穩(wěn)，來自學術(shù)界的反超：基于深度學習的生物大分子及其互作的三維結(jié)構(gòu)預測

觀眾獲益

1.了解蛋白質(zhì)等生物大分子結(jié)構(gòu)預測的歷史發(fā)展進程、當前進展及發(fā)展前景

2.了解結(jié)構(gòu)預測能夠如何應(yīng)用于生物學問題及工業(yè)生產(chǎn)等領(lǐng)域

3.了解并熟悉被廣泛使用的生物大分子結(jié)構(gòu)預測在線服務(wù)器

團隊簡介

鄭偉現(xiàn)為南開大學統(tǒng)計與數(shù)據(jù)科學學院教授，博士生導師，傳染病溯源預警與智能決策全國重點實驗室成員，蛋白質(zhì)預測結(jié)構(gòu)存儲格式 ModelCIF 國際標準制定委員會成員。

他曾在密歇根大學從事博士后研究，長期致力于蛋白質(zhì)等生物大分子結(jié)構(gòu)、功能及互作的預測研究，并主導開發(fā)了多款精度優(yōu)于 AlphaFold2/3 的蛋白質(zhì)單體、蛋白質(zhì)復合物、核酸及復合物、蛋白質(zhì)核酸復合物結(jié)構(gòu)預測算法，及結(jié)構(gòu)評估算法等，在世界蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預測大賽 (CASP) 多項比賽中多次獲得冠軍 (CASP13-16)，領(lǐng)先全球 80 余個學術(shù)/工業(yè)界課題組。曾 3 次受邀在 CASP 賽后國際會議做特邀報告。

其中，算法在CASP15的抗體-抗原復合物預測上達到了媲美實驗解析的精度，受到 Nature 雜志的報導。在 2024 年舉辦的 CASP16 比賽中，其開發(fā)的算法在蛋白質(zhì)復合物 hard 類蛋白預測方面排名第一；在核酸多聚體方面服務(wù)器組排名第一；在蛋白質(zhì)核酸復合物預測方面排名第一；在復合物整體折疊精度估計方面排名第一。在多構(gòu)象預測方面 TM-score 排名第一。

鄭偉在Nature Methods，Nature Communications，Nucleic Acids Research, PNAS 等高水平 SCI 期刊累計發(fā)表文章 50 多篇。相關(guān)研究成果已累計獲得近 3,000 次引用，主導開發(fā)的算法服務(wù)器累計服務(wù) 100 多個國家近 10 萬名用戶。

他主持并參與了多個國家級、天津市級人才項目及重點項目?，F(xiàn)所在的南開大學統(tǒng)計與計算科學學院生物信息學團隊的研究方向涉及：蛋白質(zhì)等生物大分子結(jié)構(gòu)、功能、互作預測研究；單細胞測序及組學研究；蛋白質(zhì)無序區(qū)域預測研究；大語言模型及生物大語言模型研究；抗體類藥物篩選與優(yōu)化研究等。
Meet AI4S 系列直播

HyperAI超神經(jīng) (hyper.ai) 是中國最?的數(shù)據(jù)科學領(lǐng)域搜索引擎，聚焦 AI for Science 的最新科研成果，實時追蹤 Nature、Science 等頂級刊物的學術(shù)論文，至今已完成超 200 篇 AI for Science 論文的解讀。

此外，我們還運營了國內(nèi)唯一 AI for Science 開源項目 awesome-ai4s。

為了進一步推進 AI4S 的普適化，將學術(shù)機構(gòu)的科研成果進一步降低傳播壁壘，分享給更廣泛的行業(yè)學者、科技愛好者及產(chǎn)業(yè)單位，HyperAI超神經(jīng)策劃了「Meet AI4S」視頻欄目，邀請深耕 AI for Science 領(lǐng)域的科研人員或相關(guān)單位，以視頻的形式分享研究成果、方法思路，共同探討 AI for Science 在科研進展及推進落地過程中面臨的機遇和挑戰(zhàn)，促進 AI for Science 的科學普及和傳播。

到目前為止，我們已經(jīng)成功舉辦了 4 期 Meet AI4S 直播，覆蓋地理信息科學、生命科學、蛋白質(zhì)工程領(lǐng)域。
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