数学科学学院学术报告[2025] 137号

(高水平大学建设系列报告1239号)

报告题目：基于深度学习的新型抗菌肽的设计和预测

报告人：赵世舜 教授 （吉林大学）

报告时间：2025年12月4日下午17:00-18:00

报告地点：汇星楼514

内容摘要：报告介绍了抗菌肽（AMPs）在抗击抗生素耐药性中的重要作用，并提出了一种基于深度学习的抗菌肽发现新方法——AMPGP模型。传统的抗菌肽设计与发现过程通常时间长且效率低下，而AMPGP模型通过深度学习算法进行抗菌肽的生成与预测。生成模型采用了注意力机制并结合seqGAN框架，能够高效生成高质量的抗菌肽。预测模型则通过四个不同的特征通道，突破了单一信息源的限制。通过在独立测试集上的评估，AMPGP模型达到了98.46%的准确率，超越了多种先进模型。最终，研究团队筛选出十个候选抗菌肽，其中肽No.1（LITHLFRFKNSGRILM）和No.2（FKLSVLYLGRGNIMKAYYGIKIARAG）展现了广谱抗菌效果和良好的细胞活性，且未观察到显著的溶血活性。AMPGP模型为有效抗菌肽的发现提供了一种有前景的新方法，具有较大的临床应用潜力。

报告人简历：赵世舜，吉林大学数学学院教授，博士生导师。于吉林大学获得博士学位，师从史宁中教授。于2013年-2014年在美国密苏里大学做访问学者。近年来一直从事生存分析、多元统计以及生物医学统计等研究。在国内外著名杂志已发表论文SCI论文30余篇。作为项目负责人主持国家自然科学面上项目2项，教育部科研项目1项，省自然科学基金2项。作为主要参加人参加国家自然科学基金项目3项。

欢迎师生参加！

邀请人：数学科学学院（周彦）

数学科学学院

2025年12月1日