数学与统计学院学术报告[2021] 049号

(高水平大学建设系列报告549号)

报告题目:  人工智能超级计算精准药物发现：抗衰老与新冠

报告人：魏冬青  教授 （上海交通大学）

报告时间：2021年6月2日(4：00-5：00 pm)

报告地点：科技楼514　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　

报告内容：药物发现是识别具有潜在治疗作用的化合物的过程，其中，预测药物-靶标相互作用（DTI）的步骤必不可少。由于药物同蛋白的互作是多对多的关系，将DTI预测问题融入多标签学习框架中，用新型特征表示方法来提高准确度。开发了基于级联深林（CDF）的模型，DTI 的异构图利用基于路径类别的多相似性特征。同时为了进一步提高预测性能，在多标签分类中引入社区检测方法来预测DTI，命名为DTI-MLCD。把这些最新AI药物发现技术整合到计算机辅助药物设计软件SAMM之中，并构建细胞色素P450酶多态性基因型-表型相关性数据库。把深度学习等非线性方法开发了统计预测模型以及基于web的软件工具并应用到药物构效关系，药物代谢以及毒理和基因表型相关性的研究中。开发了SNPs及ADMET 在线预测平台, 并将其应用到各种典型体系，对个性化药物用药有一定的指导意义。

报告人简历：魏冬青，男，长聘教授，博士生导师，上海交通大学生命学院及微生物代谢国家重点实验室，Nature-Springer期刊“Interdisciplinary Sciences-Computational Life Sciences”主编(科学院2区)， 高被引学者。长期从事生物信息学，生物体系的分子模拟，药物代谢与个性化药物， 疾病与生物标志的精准模型，计算机辅助药物设计，蛋白质相互作用与识别， 蛋白机器等领域的研究工作。主持国家重点研究领域项目，自然科学基金重点项目和多项国家自然科学基金面上项目。发表SCI文章400篇，主编专著9部，引用超过10000次，H因子60。中国交叉科学学会副理事长，中国卫生信息学会大数据应用评估与保障专业委员会副主委，中国运筹学会计算系统生物学常务理事。获得横山亮次奖、中华医学二等奖、计算机协会自然科学二等奖，上海市科学技术一等奖和上海市优博导师称号。

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                                               2021年06月01日