《数据驱动的功能蛋白挖掘与工程化》1.3h
1.数据驱动的合成生物学技术。
2.基因编辑工具的介绍。
3.工具酶的挖掘与改造。
4.蛋白材料的设计与改造。
姚老师，浙江大学杭州国际科创中心“百人计划”研究员，合成生物学研究所副所长。聚焦数据驱动的基因编辑技术、蛋白设计与进化技术，基于遗传多样性的暗物质挖掘与进化技术，并应用于生物医药和化学工程等领域。共主持科研项目13项（包括国家重点研发计划课题，国家自然科学基金项目等6项国家级项目），共发表SCI论文50篇。近5年，以通讯作者在Nature Chemical Biology, Advanced Functional Materials等期刊发表SCI论文30篇。申请国家发明专利10件。联合国内医药上市公司和领军企业实现技术产业化1项。担任Science合作期刊BioDesign Research编委等学术职务。
《人工智能在酶蛋白设计中的应用》1.7h
1.开场 (10分钟)：概述课程涵盖的工具及其在蛋白质工程中的重要性
2.工具概览及安装 (15分钟)
(1)介绍将使用的工具：简要介绍ESM模型、ProteinMPNN、MutCompute、MLDE、CLADE等
(2)工具的获取与安装：如何下载和安装这些工具、基本的系统要求和配置注意事项
3.使用蛋白质语言模型 (20分钟)
(1)ESM模型使用基础：如何配置和启动ESM模型、输入数据的格式和准备
(2)实作演示：演示如何用ESM预测蛋白质结构
4.基于结构优化算法的设计 (20分钟)
(1)ProteinMPNN和MutCompute：基本工作流程和使用场景
(2)实作演示：通过案例展示如何用ProteinMPNN进行蛋白质设计、运用MutCompute优化酶的活性和稳定性
5.监督学习算法在酶工程中的应用 (20分钟)
(1)MLDE和CLADE概述：讲解核心原理、应用范围、基本工作流程
(2)实作演示：演示如何通过MLDE进行酶功能优化、CLADE的实际使用案例
6.结尾与问答环节 (15分钟)
(1)总结工具使用技巧
归纳不同工具的最佳使用场景和优劣势
(2)互动问答
解答学员在工具使用过程中的常见问题。
于老师，男，浙江大学“百人计划”研究员，博士生导师，浙大杭州国际科创中心合成生物学研究所副所长。本科、硕士毕业于天津大学，博士毕业于英国伦敦大学学院。主要研究方向包括蛋白质工程、酶分子智能设计等，在PNAS，Angew Chem Int Edit等期刊发表40余篇论文，授权发明专利5项，主持及承担国家自然科学基金项目、国家重点研发计划“合成生物学”重点专项、浙江省尖兵领雁项目等。担任英国皇家化学学会会员，中国生物工程学会合成生物学分会青年工作组委员等，兼任BioDesign Research期刊青年编委，Science Advances, Nature Communications, ACS Catalysis等杂志审稿人。
江老师，女，国家“启明计划”博士后海外引才专项人才，主要从事理论与计算化学、计算生物学、蛋白质智能设计等相关研究。本科、博士均毕业于英国诺丁汉大学。已在Journal of Chemical Theory and Computation，The Journal of Physical Chemistry C，Bioresources and Bioprocessing，Advanced Synthesis & Catalysis等杂志发表论文6篇论文，申请发明专利2项，主持国家博士后海外引才专项项目，参与国家重点研发计划“合成生物学”重点专项，担任中国化学会会员，担任Nature Communications杂志审稿人。
1）基于AI的功能蛋白挖掘与评估（包括ESP、DLKcat、UniKP、SoluProt、Rasp等）；
2）基于蛋白预训练模型的突变评估及案例解析（包括ESM-1v、ESM-IF1、LigandMPNN等）；
3）基于小样本实验数据的蛋白改造及案例解析（包括ProtLGN、FSFP、EVOLVEPro等）；
4）蛋白从头设计及案例解析（包括多种生成模型）
廖老师，中国科学院天津工业生物技术研究所研究员。主要围绕工业生物大数据智能分析展开研究，开发核心的数据库、算法和工具。构建糖基转移酶数据库pUGTdb、大肠杆菌代谢调控图谱ERMer等系列数据库；发展新一代蛋白功能预测算法HDMLF、酶挖掘与评估工具REME等系列AI算法。近年来在Nucleic Acids Research、Science Advances、Molecular Plant、Research等国内外高水平期刊发表文章50余篇，引用2000余次。主持基金委交叉重点专项、中国科学院战略性先导专项课题等多项国家级、省部级项目.
