라이브 미리보기丨AlphaFold보다 정확도가 뛰어나며, 딥러닝을 기반으로 생물학적 거대 분자와 그 상호작용의 3차원 구조 예측이 가능합니다.
"AI4S를 만나다" 생방송 시리즈 6회는 1월 15일 오후 7시에 방송됩니다. HyperAI는 난카이대학교 통계 및 데이터 과학부의 정웨이 교수를 초대하게 되어 영광입니다. 이번에 그가 공유하는 주제는 "알파폴드3의 왕좌는 안정적이지 않고, 학계가 추월하고 있다: 딥러닝을 기반으로 한 생물학적 거대 분자의 3차원 구조 예측과 그 상호작용"입니다.
단백질의 기능은 독특한 3차원 구조에 달려 있습니다. 최근 들어 딥러닝 등 인공지능 기술을 기반으로 한 단백질 구조 예측이 급속히 발전하고 있습니다. 알파폴드는 2024년 노벨 화학상을 수상하기도 했습니다.
난카이 대학의 정웨이 교수는 단백질과 같은 생물학적 거대 분자의 구조 예측에 대한 역사적 발전과 현재 진행 상황을 심도 있게 공유하고, 그의 연구 그룹이 개발한 단백질 단량체(DI-TASSER), 단백질 복합체(DMFold), 단백질-핵산 복합체(DeepProtNA), 단백질 구조 예측(EnsembleFold) 등 딥러닝 구조 예측 도구에 초점을 맞출 것입니다. 그는 또한 이전에 개최된 세계 단백질 구조 예측 대회(CASP)에서의 경험을 공유할 예정입니다.
이 라이브 방송을 위해 HyperAI는 모든 사람을 위해 10시간 분량의 NVIDIA RTX A6000 리소스를 특별히 준비했습니다. 생방송실에서 추첨에 참여하는 시청자는 이를 무료로 받을 수 있는 기회를 얻습니다!
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게스트 소개
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AlphaFold3의 왕좌는 안정적이지 않으며 학계가 이를 추월하고 있습니다. 딥러닝 기반 생물학적 거대 분자의 3차원 구조 예측 및 상호 작용
청중에게 주는 혜택
1. 단백질 및 기타 생물학적 거대분자 구조 예측의 역사적 발전, 현재 진행 상황 및 발전 전망을 이해합니다.
2. 구조 예측이 생물학적 문제 및 산업 생산에 어떻게 적용될 수 있는지 이해합니다.
3. 생체거대분자 구조 예측을 위해 널리 사용되는 온라인 서버를 이해하고 숙지하십시오.
팀 소개
정웨이는 현재 난카이대학교 통계 및 데이터 과학부의 교수이자 박사 과정 지도교수이며, 국가 감염병 추적, 조기 경보 및 지능형 의사결정 중점 실험실의 위원, 단백질 예측 구조 저장 형식인 ModelCIF에 대한 국제 표준 개발 위원회의 위원입니다.
그는 미시간 대학에서 박사후 연구를 수행했으며 오랫동안 단백질과 같은 생물학적 거대 분자의 구조, 기능 및 상호 작용을 예측하는 데 전념해 왔습니다. 그는 또한 AlphaFold2/3보다 정확도가 더 높은 다수의 단백질 단량체, 단백질 복합체, 핵산 및 복합체, 단백질-핵산 복합체 구조 예측 알고리즘과 구조 평가 알고리즘의 개발을 주도했습니다.세계 단백질 구조 예측 경진대회(CASP)에서 다수의 대회에서 우승(CASP13-16)전 세계 80개 이상의 학술/산업 연구 그룹을 이끌고 있습니다. 그는 CASP 경기 후 국제 컨퍼런스에서 세 번이나 특별 보고를 하도록 초대되었습니다.
이 중 알고리즘은 CASP15의 항체-항원 복합체를 예측하는 데 있어 실험 분석과 비슷한 수준의 정확도를 달성했으며, 이는 Nature지에 보고되었습니다. 2024년에 개최된 CASP16 대회에서 개발한 알고리즘은 단백질 복합체 내 하드 클래스 단백질 예측 부문에서 1위를 차지했습니다. 핵산 폴리머 서버 그룹에서 1위를 차지했습니다. 단백질-핵산 복합체 예측에서 1위를 차지했습니다. 그리고 복합체의 전반적인 접힘 정확도 추정치에서 1위를 차지했습니다. TM-점수는 다중 형태 예측에서 1위를 차지했습니다.
정웨이는 Nature Methods, Nature Communications, Nucleic Acids Research, PNAS 등 유명 SCI 저널에 50편 이상의 논문을 발표했습니다. 관련 연구 결과는 3,000회 가까이 인용되었으며, 그가 개발을 주도한 알고리즘 서버는 100개국 이상에서 10만 명에 가까운 사용자에게 서비스를 제공했습니다.
그는 여러 국가급과 톈진급 인재 프로젝트와 중점 프로젝트를 주재하고 참여했습니다. 난카이대학 통계 및 계산과학부 생물정보학팀의 연구 방향은 다음과 같습니다. 단백질과 같은 생물학적 거대 분자의 구조, 기능 및 상호작용 예측에 관한 연구; 단일 세포 시퀀싱 및 오믹스 연구 단백질 무질서 영역 예측 연구 대규모 언어 모델 및 생물학적 대규모 언어 모델 연구 항체 약물 스크리닝 및 최적화 연구 등
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