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盛唐娱乐聚焦前沿交错學科諾獎得主給復旦本科生上課
作者:管理员    发布于:2021-10-12 11:26    文字:【】【】【

  盛唐娱乐克日,諾貝爾化學獎得主、復旦大學復雜體系众程序商讨院名譽院長邁克爾·萊維特走進復旦光華樓,為本科生上了兩節課。這門選筑課名叫“定量生物物理學前沿導論”,由萊維特、馬劍鵬等5位教化講授。定量生物物理學别名計算生物學,學科交织性很強,生物、物理、化學、數學、藥學、計算機等專業的年輕人都可學習。

  記者發現,選筑這門課的本科生來自众個理工科專業,不少谈判生也來聽課。“‘阿爾法折疊’(AlphaFold)對卵白質結構的准确預測,讓計算生物學從輔帮性學科升級為主導性學科,它的科學和應用價值非常大。”萊維特的話,在復旦學子心頭撒下了從事前沿基礎计议的種子。

  萊維特是世界頂尖科學家協會副主席,2013年,所有人與另兩位計算生物學先驅因“為復雜化學系統創立多标准模子”分享了諾貝爾化學獎。那年獲獎,標志著用計算機軟件探求生去逝學這一倾向取得了科學界高度認可﹔2020年“阿爾法折疊2”橫空降生,則標志著計算生物學正在蛋白質結構預測、藥物研發等領域具備了實用價值。

  這位諾獎得主告訴同學們,蛋白質由氨基酸折疊而成,氨基酸長鏈何如自發地折疊成卵白質三維結構,這個問題堪稱分子生物學“皇冠上的明珠”。對科學家來說,測定氨基酸序列相對便当,但明了蛋白質結構的難度很大,因為卵白質結構取決於幾千個氨基酸各原子間的相互成果力。能否開發出算法強大的計算機軟件,准确預測卵白質結構?萊維特研究這一問題長達55年。

  隨著深度學習等人工智能技術的成熟,蛋白質結構預測問題迎來了突破。昨年11月,谷歌旗下深度想維公司(DeepMind)開發的“阿爾法折疊2”正在國際蛋白質結構預測競賽上奪冠,預測精度出格接近實驗測定程度。這件事正在科學界惹起的轟動,超過了“阿爾法圍棋”擊敗柯潔和李世石,被美國《科學》雜志評為“2020年十大科學争执”之一。

  如何打造龐大的計算生物學團隊?人才培養是第一要務。復旦大學復雜體系众模范参议院院長馬劍鵬外示,為培養青年人才,本學期咨议院牽頭開設了“定量生物物理學前沿導論”課。除了萊維特和所有人,來自數學科學學院、化學系、生物醫學院和生命科學學院的3位教化也會授課,讓本科生感应前沿交织學科的魅力。

  作為最大牌训诲,萊維特的講課內容倾向宏觀,也很有思想性。除了計算生物學發展史和卵白質折疊問題,我们還分享了摘得諾獎的凯旅經驗、培養諾獎級人才的環境條件等人生感悟。正在答复又名學生“奈何找到自己的科研興趣”這個問題時,所有人說了一個詞——serendipity(可譯作“緣分”)。所有人用自己的人生經歷,詮釋了什麼是科研道路上的“緣分”。

  上世紀60岁首,萊維特看了諾獎得主約翰·肯德魯主講的電視節目《人命之線:分子生物學導論》后,寫信給正在劍橋大學劳动的肯德魯,希望做所有人的博士生。不过肯德魯回信說,博士生名額已滿。萊維特的一個同伙得知此事后告訴全部人:“在商業上,當別人對我說‘不’時,他们要給他另一個可能說‘是’的選擇。”於是,全班人们又寫信給肯德魯:“如果明年不能做您的博士生,那今后能够嗎?”看到這個年輕人这样執著,肯德魯邀我们來劍橋面談,並推薦我们到魏茨曼科學计议所计划計算生物學。在筹商所,萊維特际遇了46年后與他们分享諾獎的合作家亞利耶·瓦謝爾。“這即是serendipity。全班人們要對事業充滿熱情,堅持不懈,善於創新,還要做正直的人。”

  據清晰,萊維特本年3月來滬后的要紧工作,是指導復旦團隊商讨計算生物學。暂时,復旦大學復雜體系多圭外接洽院研發的“盛行折疊”(OPUS-Fold)軟件,在卵白質側鏈結構預測精度上超越了“阿爾法折疊2”,相關論文將發外在英國《生物消歇學簡報》上。馬劍鵬介紹,以卵白質為靶點的藥物分子大多與側鏈發生出力,隻有獲得高精度的側鏈結構,才恐惧設計出藥物分子,因而這一打破對新藥研發具有严浸意義。

  不過,從整個系統來看,“阿爾法折疊2”仍處於全球領先位置。深度想維首席執行官德米斯·哈薩比斯近日告示,公司與歐洲生物动静學咨议所连结树立蛋白質結構數據庫,供给35萬種以上卵白質結構的數據訪問權限。深度想維計劃將數據庫擴大至1億種以上卵白質的結構,覆蓋人類已知的幾乎全体蛋白質。

  “阿爾法折疊2”讓計算生物學駛入了快車道,许众科研團隊在開發這類軟件。本年7月,華盛頓大學團隊在《科學》雜志發外論文,介紹了開源軟件“羅塞塔折疊”(RoseTTAFold),它不僅能預測卵白質結構,還能預測众種卵白質的結合法子。8月,斯坦福大學團隊發表《科學》封面論文,介紹了人工智能算法預測RNA(核糖核酸)三維結構的打破性進展。

  许多科學家認為,卵白質結構的精确預測是一場科技革命,將引發生物醫藥、新原料等產業變革。上海交通大學Med-X商议院副院長殷衛海說:“從預測蛋白質結構、尋找藥物靶點到藥物分子設計,再到臨床試驗設計,人工智能正在紧密進入醫藥行業,開始發揮關鍵作用。”科學家還能利用人为智能軟件研發新质量,如設計出自然界不存正在的蛋白質质料,用於化工、能源、環保等行業。(來源:解放日報)

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