主办单位：
中国化工企业管理协会医药化工专业委员会
中科凯晟（北京）化工技术研究院
各有关单位：
蛋白质通常被称为生命的基石，它们几乎参与了细胞内的每一个过程，包括生长、分裂和修复。蛋白质是生命活动的体现者，其结构决定着功能。由线性氨基酸组成的蛋白质需要折叠成特定的空间结构才具有相应的生理活性和生物学功能。解析蛋白质的空间结构可以更准确地认识蛋白质的功能、功能的执行、及生物大分子间的相互作用。然而，随着人工智能及大数据的快速发展，蛋白质可以通过人工智能设计从而解锁更多的功能，这在食品学、医学和药学的发展(如多肽、酶、药物靶点的设计等）具有重要意义。因此，为了进一步挖掘蛋白质新功能与充分发挥人工智能在医药及生物领域的快速发展，协会决定于2024年12月27-29日在线上（小鹅通平台）举办“第二期基于AI的蛋白质结构解析与智能设计专题培训班。”届时将邀请行业内知名专家针对相关内容进行讲解与探讨。参会名额有限，望各有关单位积极转发或组织相关人员尽快报名参加。现将有关事项通知如下：
一、时间地点
直播平台：小鹅通在线直播平台
12月27日：下午15：00-15：30平台网络及设备测试
12月28日-29日：上午9：00-12：00，下午14：00-17：00培训课程
二、会议主要交流内容
第一天
上午 下午
9:00-12:00 13:30-16:30
《结合AI的蛋白质结构解析与预测》
1.蛋白质结构的重要性、结合AI的蛋白质结构解析方法与实践（3h）；
1.1 蛋白质结构AI预测软件介绍，优缺点、精度、适用条件(陈荣昌 30min)。
1.2 AI时代的结构解析特点和流程( SPA、结晶、NMR技术方案选择依据，AI带来的便利性,基本流程介绍)--杨银龙 60min
1.3 AI时代服务于结构解析的蛋白样品制备(程洪金 60min)
1.3.1表达方案制定依据、表达体系选择、质粒标签选择。
1.3.2经典案例。
2.结合AI的蛋白质结构预测、优化途径与实践（3h）。
2.1 AI模型对于结构解析的帮助，带来的好处。AI蛋白质预测软件使用 alphafold2 ,alphafold3使用。
2.2 AI模型用于结构解析案例实际操作（晶体 prfaH）
2.3 AI模型用于结构解析案例实际操作（SPA 烟草花叶病毒）
2.4晶体结构质量的评价指标、PDB数据提交等数据发表
杨老师，山东第一医科大学硕士研究生，在蛋白表达纯化，晶体培养和结构解析方面拥有丰富科研经验，目前在青云瑞晶担任项目经理一职。曾参与多个国家基金项目的申请和开展，学习期间主要从事细菌和病毒致病蛋白的结构和功能研究，后续在清华大学药学院学习药物功能研究和真核蛋白表达纯化。先后参与发表Cell Reprot论文2篇，Cancer Immunology Research论文1篇，Nucleic Acids Research论文1篇。
程老师，硕士毕业于天津科技大学制药工程专业。曾就职于潍坊制药厂、青岛汉唐生物科技有限公司。全面负责苏州青云瑞晶表达纯化部门工作，主要从事重组蛋白的表达与纯化工作，掌握大肠杆菌、昆虫细胞、哺乳动物细胞、酵母细胞等多种表达系统蛋白的表达，熟练掌握各种纯化方式(亲和纯化、离子柱及分子筛纯化)。熟悉整个靶标蛋白的获得及制备流程，从基因到蛋白表达纯化，再到晶体结构功能研究，整个领域不仅掌握了相关的致病机理，还从微观原子结构进行解释。累计完成150余个靶点蛋白的评估方案制定及制备，为下游结构解析提供支持。累计交付蛋白CRO客户100+以上。熟 练 使 用 SnapGene ，Geneious，Pymol 等分子结构相关软件。熟练使用Origin，office，PS，Ai 等作图办公软件。
傅老师，毕业于美国东北大学。曾就职于默克集团，上海维亚生物公司。现于青云瑞晶全面负责X-ray晶体学结构解析工作，有丰富的蛋白质结构解析经验,每年处理大分子晶体数据2000+，交付精修大分子晶体结构500+，精通用计算机脚本搭建结构解析管线，精通结构解析相关软件phenix、coot、 CCP4、XDS、 CrysAlisPro、DIALS及pymol。精通aphlafold2、aphlafold3、schrodinger、MOE等软件的使用。在处理多晶、孪晶、tNCS等数据积累了丰富的经验。精通特殊模型搭建(共价修饰)及PDB数据提交，成功帮助客户提交PDB结晶50+。精通Cryosparc、relion软件。
陈老师，博士，苏州青云瑞晶生物科技有限公司，结构生物学负责人。毕业于中国科学院生物物理研究所结构生物学专业，师从叶克穷教授从事RNA蛋白质复合物的结构生物学研究。从2009年开始蛋白质RNA复合物的结构生物学研究，有10年以上的蛋白质表达纯化及结构解析经验。在Elife、Nature Communication、Angewandte、Nucleic Acids Research等杂志发表多篇文章。在北京大学深圳研究生院、北京生命科学研究所和北京大学化学与分子工程学院均进行过研究工作。在北京大学化学与分子工程学院博士后工作期间，解析了重要疾病靶点和小分子的结构，积累了丰富经验。
第二天
上午 下午
9:00-12:00 13:30-16:30
《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。
《基于AI的酶蛋白元件之改造与设计》1.5h
1.无监督蛋白改造及案例解析；
2.基于小样本的蛋白改造及案例解析；
3.蛋白从头设计及案例解析；
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.
三、参会对象
1.蛋白质工程领域科研单位专家及学者；
2.医学、药学及食品学院校及企业蛋白质功能开发负责人；
3.生物及化工工程领域从业工作者。
四、会议费用
4000元/单位，可投屏全员观看（含5个直播链接、2本资料、1个月有效期回放）
培训报名负责人：吴先生
微信/手机：13817964035
