报告题目：蛋白质折叠的三维结构、深度学习与AlphaFold‌

报告人：皮闽教授

报告时间：2024年12月15日10:00-11:00

报告地点：数统学院4号楼306

邀请单位：福州大学数学与统计学院

报告内容简介：2024年诺贝尔化学奖公布，一半授予David Baker，以表彰在计算蛋白质设计方面的贡献；另一半则共同授予Demis Hassabis和John M. Jumper，以表彰他们在蛋白质结构预测方面的成就。他们成功地利用人工智能技术AlphaFold预测了几乎所有已知蛋白质的结构，并创造了全新的蛋白质。作为支撑人体基本生命活动的物质，蛋白质由20种氨基酸呈念珠状连接形成三维形状，而形状本身决定了蛋白质的功能，所以研究蛋白质形状一直是医学领域的热门方向。AlphaFold‌是由谷歌DeepMind开发的一种人工智能模型，主要用于预测蛋白质、DNA、RNA、小分子等生物分子的结构和相互作用，在广泛领域进行蛋白质结构的预测，在结构生物学中是最重要的里程碑的贡献。本报告将介绍肽链的一级结构的不稳定性和蛋白质三维折叠机理以及复杂性问题，与深度学习技术对蛋白质序列信息与最终三维折叠结构预测的基本原理，并进一步介绍AlphaFold‌对后续蛋白质结构及功能研究的开创性意义和展望。

报告人简介：皮闽，现为田纳西大学教授。1998年获日本筑波大学博士学位。1997年10月-2002年4月北卡罗来纳州达勒姆杜克大学博士后。2003年获ASBMR John Haddad，Jr.，青年研究员奖。在国际权威期刊上已发表了数十篇论文。