题 目：蛋白质工程的深度学习设计与筛选工具
报告人：周冰心 助理研究员 上海交通大学
时 间：4月18日（周五 ）10:20-11:30
地 点：曾呈奎楼B311会议室
报告摘要: 蛋白质工程在应对医疗健康、工业生产、可持续性发展等各种全球性挑战中扮演着关键角色。近年更多研究开始利用语言模型和图神经网络等深度学习方法分析蛋白质的序列、结构和功能。这一新兴领域显著降低了研究和修改蛋白质的成本和复杂性。我们为蛋白质工程中面临的多种需求设计了易于使用的深度学习解决方案，从而增强蛋白质的功能和属性以满足实际研究和应用需求，如零样本突变、专利封锁、快速筛选等。我们还推出了完全开源的集成化本地工具VenusFactory，一键下载和使用40+主流深度学习模型和40+常用公开数据集，助力AI for Protein Engineering领域健康发展。
个人简介: 周冰心目前任上海交通大学自然科学研究院、国家应用数学中心（上海交大分中心）助理研究员。她于2022年在澳大利亚悉尼大学获得博士学位，后出访英国剑桥大学访问学者。其研究主要关注利用深度学习（特别是几何深度学习）解决生物学中的挑战，如酶工程、代谢基因网络和蛋白质结构组进化分析。开发的深度学习算法用于处理静态、动态、异质和噪声图等，部分发表在IEEE TPAMI、JMLR、ICML、NeurIPS、ICLR等顶级期刊和会议上；用于蛋白质工程和序列设计的通用的深度学习框架能够有效设计并显著提升复杂蛋白活性，部分成果发表于Cell Discovery、eLife、Chemical Science、ISMB/ECCB等期刊和会议。
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福建省理论与计算化学重点实验室
2025年4月15日
