物理学科Seminar第709讲 人工智能泛函开发及小分子药物发现

创建时间:  2024/12/09  龚惠英   浏览次数:   返回

报告题目(Title):人工智能泛函开发及小分子药物发现

报告人(Speaker):王颖 教授(湖南师范大学)

报告时间(Time):2024年12月10日(周二) 13:00

报告地点(Place): 校本部G313

邀请人(Inviter):李永乐 副教授

主办部门:古天乐代言太阳集团物理系

摘要(Abstract):

将人工智能与量子化学方法应用于化学、材料、生物大分子等复杂分子体系,预测并解释复杂体系的性质和机制,可以加速材料和药物的筛选和设计过程,从而推动新材料和药物的发现和开发。王颖教授近年利用新型机器学习算法发展了高精度密度泛函理论方法CF22D、M06-SX、revM06和revM06-L等,可应用于不同复杂体系如化学反应、生物大分子体系的非共价相互作用、材料体系的结构和带隙等性质的计算模拟。这些泛函被写入多个量化软件供多个研究小组广泛使用。她还利用多层次的理论方法,找到了针对PDK2、Mcl-1、SIRT7、PAR1等多个重大疾病药物靶点的高特异性先导化合物,并得到实验验证。此外,她还将人工智能算法应用于功能多肽的筛选和生产,搭建了抗糖尿病肽、抗癌肽等预测模型。本报告将简要介绍王颖教授近期的多项研究成果。

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物理学科Seminar第709讲 人工智能泛函开发及小分子药物发现

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报告题目(Title):人工智能泛函开发及小分子药物发现

报告人(Speaker):王颖 教授(湖南师范大学)

报告时间(Time):2024年12月10日(周二) 13:00

报告地点(Place): 校本部G313

邀请人(Inviter):李永乐 副教授

主办部门:古天乐代言太阳集团物理系

摘要(Abstract):

将人工智能与量子化学方法应用于化学、材料、生物大分子等复杂分子体系,预测并解释复杂体系的性质和机制,可以加速材料和药物的筛选和设计过程,从而推动新材料和药物的发现和开发。王颖教授近年利用新型机器学习算法发展了高精度密度泛函理论方法CF22D、M06-SX、revM06和revM06-L等,可应用于不同复杂体系如化学反应、生物大分子体系的非共价相互作用、材料体系的结构和带隙等性质的计算模拟。这些泛函被写入多个量化软件供多个研究小组广泛使用。她还利用多层次的理论方法,找到了针对PDK2、Mcl-1、SIRT7、PAR1等多个重大疾病药物靶点的高特异性先导化合物,并得到实验验证。此外,她还将人工智能算法应用于功能多肽的筛选和生产,搭建了抗糖尿病肽、抗癌肽等预测模型。本报告将简要介绍王颖教授近期的多项研究成果。

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