科学中的人工智能:听诺贝尔奖得主带来核算生物学研讨前沿深度解析

发布时间:2022-09-22 19:15:06 来源:华体会集团

新闻摘要:  9月2日上午,上海人工智能试验室核算生物立异中心联合复旦大学杂乱系统多标准研讨院、浙江大学上海高级研讨院,将举行论坛AI for Science: Computational Biology/科学

  9月2日上午,上海人工智能试验室核算生物立异中心联合复旦大学杂乱系统多标准研讨院、浙江大学上海高级研讨院,将举行论坛AI for Science: Computational Biology/科学中的人工智能:核算生物学。

  跟着AlphaFold2的呈现,核算生物学成为AI开展的重要热门。核算生物学是生物医药研制的重要理论基础之一,而AI可根据核算生物学的理论、模型,赋能生物医药研讨,其使用包含化合物高通量挑选、开掘药物靶点、猜测药物分子动力学目标、开掘药物新适应症等。

  做为一场学术性论坛,本场论坛由诺贝尔奖得主 Michael Levitt 教授领衔,会聚国内外顶尖核算生物学范畴研讨人员,将为观众带来一场生动的科学评论。在为期半响的会议中,来自国内外的核算生物学研讨人员将别离介绍本身最新研讨进展,环绕核算生物学、高性能核算和AI的结合及其在药物研制中的使用,以谨慎的学术报告和生动的评论,深度解析核算生物学研讨前沿,并结合企业协作阅历,浅显易懂展现科学研讨怎么转化落地。

  2013年诺贝尔化学奖获得者,美国科学院院士和英国皇家科学院院士,美国斯坦福大学结构生物学系ROBERT W. AND VIVIAN K. CAHILL教授,核算机系荣誉教授。

  Levitt 教授创始了蛋白质和DNA的分子动力学模仿办法,并一向致力于蛋白质结构猜测技能的要害评价,研讨蛋白质结构的折叠和包装,开发用于大规模序列结构比较的评分系统。

  贝勒医学院教授,莱斯大学兼职教授,复旦大学教授,美国科学促进会会士,美国物理学会会士,美国医学生物工程学会会士。

  马教授研讨方向为生物物理,核算生物学及结构生物学。首要致力于开展针对生物系统研讨的新的核算办法,用以战胜试验研讨中的困难,与试验手法相结合处理杂乱生物系统中的重要问题。

  张增辉教授的研讨作业首要集中于生物大分子(首要是蛋白质)在气相和溶液中的高效率线性标度量子化学核算办法,蛋白质-配体的相互作用和药物分子规划和多原子分子的反响动力学的理论研讨,包含气相、气-固相分子反响动力学,光化学反响动力学,分子光谱学,势能面的核算和从头算量子动力学。

  周教授研讨方向为核算生物学、生物物理、生物化学与人工智能+等交叉学科。近年来代表性作业包含蛋白质规划、纳米药物规划、肿瘤免疫机制等,例如使用高性能核算与机器学习研讨肿瘤免疫药物呼应率,糖尿病免疫疫苗研制、肿瘤纳米药物、新一代纳米抗生素研制、HIV/AIDS疫苗研制等。


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