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【物理格致論壇第59期】Data-driven methods for RNA computatio...

來源:浙江科技學院理學院 | 2019-11-18 | 發布:經管之家


一、題目:Data-driven methods for RNA computational biology


二、主講人:Shi-Jie Chen (陳世杰)


三、時間:2019年11月20日(星期三)下午13:30


四、地點:聞理園A4-218




內容摘要:


RNA molecules play spectacularly versatile roles in
living cells. Emerging biomedical
advances such as precision medicine and synthetic biology, all point to RNA as
the central regulators and information carriers. Furthermore, the ever-increasing database for
non-coding RNAs inspire a great variety of RNA-based therapeutic strategies.
RNA functions depend on precisely folded RNA structures. However, currently the number of available
structures deposited in the structure database such as PDB is only a small
fraction of all the structures that we would like to know. This gap has to be
closed by computational methods. With the long-term goal of predicting
three-dimensional structure from the nucleotide sequence and rational design of
RNA-based drugs, we have systematically developed data-driven and
data-drive/physics-based hybrid methods for important RNA biology problems such
as the prediction of RNA three-dimensional structures from the sequence and
metal ion-RNA interactions. I will discuss our recently developed new methods
in addressing the above problems and the biomedical applications of these
methods.





主講人簡介:


陳世杰教授是美國密蘇里大學董事會冠名杰出教授。陳教授任職于密蘇里大學物理與天文系、生物化學系、數據科學與信息學研究院。 他1987年畢業于浙大物理學專業,獲學士學位。后通過李政道先生倡導組織的CUSPEA項目到美國學習;1994年獲得University of California-San Diego的物理學博士學位,方向為理論等離子體物理。2012年當選為美國物理學會(APS)Fellow。 2018年當選為美國科學促進會(AAAS) Fellow。陳世杰教授是《PLoS-Computational Biology》Associate Editor;國際RNA納米技術與納米醫學學會創始理事會成員,美國國家衛生研究院NIH和美國國家基金委NSF多個重要項目的主持人,先后在Nature Communications, PNAS, JACS, Annual Review of
Biophysics, Nucleic Acids Research等雜志上發表百余篇論文。


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