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分子计算期刊权威发布_分子计算期刊怎么样(2024年11月精准访谈)

内容来源：AI全自动内容创作接口所属栏目：观点更新日期：2024-11-27

分子计算期刊

alphafold3 2024年5月8日，《自然》期刊发表了一篇名为「Accurate structure prediction of biomolecular interactions with AlphaFold 3」的论文，介绍了蛋白质领域的最新革命性模型——AlphaFold 3。这个模型能够预测复合物的联合结构，包括蛋白质、核酸、小分子、离子和修饰残基。与之前的许多专业工具相比，新的AlphaFold模型在准确性上有了显著提升。具体来说，蛋白质-配体相互作用的准确性远高于最先进的对接工具；蛋白质-核酸相互作用的准确性也远高于核酸特异性预测因子；抗体-抗原预测精度则明显高于AlphaFold-Multimer v2.3。 AlphaFold Server帮助科学家提出新的假设，以便在实验室中进行测试，从而加快工作流程并实现进一步创新。AlphaFold 3对分子相互作用的预测超过了所有现有系统的准确性。作为一个以整体方式计算整个分子复合物的单一模型，它能够独特地统一科学见解。

辛辛那提大学室内空气质量PhD招生辛辛那提大学Tianren Wu课题组正在招收两名全奖博士研究生，计划于2025年春季或秋季入学。欢迎环境工程、环境科学、气溶胶科学、化学工程、化学、大气化学及相关领域的同学申请。课题组主要研究方向为利用高分辨率在线质谱仪研究室内空气中有机污染物的形成与化学变化，以及室内空气净化技术。 𐟔 研究方向：使用在线高分辨化学电离质谱仪探究由人体皮肤油与臭氧反应产生的高氧化有机分子及其颗粒物（气溶胶）。研究室内游泳馆中空气污染物的形成机理及物化特征。 𐟓… 预计完成博士学习和科研项目需3.5-4.5年。实验室将资助博士生参加美国境内或国际学术会议。该职位税前年薪约为2.8万美元（已免学费）。 𐟎𕄦 𜨦求：候选人必须拥有环境工程、环境科学、大气化学或相关领域的本科学位。有硕士学位者优先，但非必须。具有质谱分析、气溶胶测量或环境空气气体分析的相关经验者优先。熟练掌握Matlab或其他编程和数值计算语言。 GPA至少为3.0。具有良好的书面和口头沟通能力。 𐟓‹ 申请文件： Resume/Vitae 一封描述候选人的资格、研究经验和兴趣的信（最多2页）技术写作样本（如期刊出版物、论文、研究报告或课程项目）一份非官方成绩单两名推荐人的联系方式雅思或托福成绩有兴趣的候选人可通过电子邮件联系Dr. Tianren Wu获取更多信息。申请时请将所有申请文件合并成一个PDF文件并发送至Dr. Tianren Wu的电子邮箱：wutr@ucmail.uc.edu。

AI+化学分子预测：3个月发表一区论文？今年人工智能在化学领域真是火得不行！𐟔堋itty团队发现，AI+化学分子预测有很多创新方向，感兴趣的小伙伴们快来一起搞科研吧！𐟒ꊥŒ–学分子性质预测通过AI模型预测化学分子的各种性质，比如溶解度、稳定性等。化学分子结构优化利用AI优化化学分子的结构，提高其性能或降低副作用。化学反应预测预测化学反应的机理和条件，优化反应条件，提高反应效率。化学材料设计通过AI进行高通量筛选和多尺度模拟，设计新型化学材料。药物设计预测药物靶点，进行ADMET预测，帮助药物研发。团队里的Z老师正在做AI+化学分子预测的课题，可以带几位同学一起发论文哦！𐟓 Z老师是海外顶尖高校化学工程博士，国内高校计算化学教授，研究方向主要是人工智能在化学分子预测的应用、计算化学和药物化学设计等。他发表了20多篇学术论文，包括在《Journal of the American Chemical Society》、《Nature Communications》、《ACS Central Science》等顶级期刊，有丰富的论文经验。

两校联培博士，科研新机遇！ 𐟎“ 从2022年开始，香港理工大学和宁波东方理工大学共同启动了一个联合培养博士研究生的项目，旨在共同培养顶尖的科技创新人才。在这个项目中，博士生将在宁波东方理工大学注册全日制学籍，并由两校的导师共同指导。完成各自的培养方案并通过学位论文评审和答辩后，学生将获得香港理工大学的博士学位证书，同时获得宁波东方理工大学颁发的学业完成证明。 𐟌Ÿ 导师介绍：张春一，宁波东方理工大学物理学院的助理教授（独立PI）和博士生导师，将于2025年1月入职。他在北京大学获得了博士学位，并在普林斯顿大学、美国天普大学等知名学术机构从事博士后研究。他的主要研究领域包括计算凝聚态物理、水科学和界面科学。张春一在Nature Communications、Physical Review Letters、Physical Review B、The Journal of Physical Chemistry B等期刊上发表了多篇第一作者论文，研究成果曾被Science杂志作为专题新闻报道。 𐟓š 研究方向：计算凝聚态物理：通过开发和应用计算模拟方法（如分子动力学模拟、第一性原理密度泛函理论、机器学习力场等），借助高性能计算机，从原子尺度对物质和现象中的科学规律进行模拟、解释与预测。主要研究内容包括但不限于：水及其溶液水界面非常规条件下的物性计算模拟方法与软件发展 𐟓 申请流程：申请者需要将以下申请材料的电子版合并为一个PDF文件，并发送到指定邮箱：个人简历至少1位推荐人的基本信息和联系方式成绩单已发表论文全文（如有）这个项目为有志于在科学研究和创新方面取得卓越成就的学生提供了一个难得的机会。

生物学专业细分方向与就业前景全解析 𐟔生物学的世界如此广阔，你知道它有哪些细分领域吗？𐟌𑥉置课程有哪些要求？𐟓š未来的就业方向又是什么呢？今天，我们就来深入探讨生物学的各个研究方向，以及它们的前置课程和就业前景！ 𐟓Œ生物信息学 (Bioinformatics) 𐟓Œ生物技术 (Biotechnology) 𐟓Œ生物统计学 (Biostatistics) 𐟓Œ计算生物学 (Computational biology) 𐟓Œ神经生物学 (Neurobiology) 𐟓Œ细胞生物学 (Cell biology) 𐟓Œ生物医学工程 (Biomedical Engineering) 𐟓Œ免疫学 (Immunology) 𐟓Œ分子生物学 (Molecular biology) 𐟔짧‘研与论文方向： 𐟔쥟𚥛 编辑与CRISPR技术应用：探索CRISPR在治疗遗传性疾病或改良农作物抗逆性中的应用。 𐟔짖먋—开发与传染病研究：专注于新出现或难以治疗的传染病（如COVID-19、HIV等）的疫苗研发。 𐟓ƒ推荐论文期刊：《自然》(Nature) 《科学》(Science) 《细胞》(Cell) 《基因组生物学》(Genome Biology) 《免疫学》(Immunology) 𐟒𜥰𑤸š方向： 𐟏奌𛧖—机构、医院 𐟏⥭榜勒Œ研究公司 𐟏�Ÿ物技术公司 𐟚€探索生物学专业的每一个角落，找到你的兴趣所在，开启你的职业生涯！𐟌Ÿ

【Cell：新研究表明可利用一种保守的隐性口袋靶向GTPase】一类称为GTP酶（GTPase）的分子开关与从帕金森症到癌症等多种疾病有关，长期以来一直被认为是“无药物可靶向的（undruggable）”。这是因为GTPase外表光滑，现代药物发现基本上无法触及它们，不过，臭名昭著的致癌GTP酶K-Ras除外。在一项新的研究中，来自加州大学旧金山分校的研究人员发现了如何靶向GTPase。凭直觉，他们用十几种靶向K-Ras的药物测试了少数几种GTPase，他们对这些GTPase进行了突变，使它们更容易接受这些药物。这种方法揭示了计算药物发现工具无法预测的新药物结合位点。这一发现为开发治疗GTPase功能障碍引起的多种疾病的疗法提供了一个期待已久的机会。相关研究结果于2024年9月9日在线发表在Cell期刊上，论文标题为“Targeting Ras-, Rho-, and Rab-family GTPases via a conserved cryptic pocket”。网页链接

三唑分子催化剂助力CO2高效转化甲烷 𐟌 期刊：Nature Energy 𐟔 标题：Electroreduction of CO2 to methane with triazole molecular catalysts 𐟓젩€š讯作者：香港中文大学王莹助理教授、新西兰奥克兰大学王子运教授和台湾阳明交通大学洪崧富教授 𐟒ᠧ ”究亮点： 𐟚€ 报道了一种3,5-二氨基-1,2,4-三唑基膜电极组件（MEA），用于将CO2转化为甲烷（CH4）。 𐟔堄AT分子催化剂上CO2转化为CH4的TOF为23060 h-1，与单位点催化剂上报道的最先进的TOFCH4相当。 𐟌🠥‘现*C(OH)2中间体是由*COOH还原形成的，且*COOH到*C(OH)2的能量变化比*COOH到*CO的能量变化要小。 𐟒‰ 在总电流为10 A时，DAT电极（81 cm2）获得了54%的FECH4和近10%的CH4单通碳效率。 𐟔젦𗱥…妎⧴⯼š 𐟔 通过电化学实验和理论计算，揭示了DAT分子催化剂在CO2电还原中的高效性能。 𐟔砥‘现DAT分子催化剂在促进CO2转化为CH4的过程中，具有独特的电子结构和反应活性。 𐟌ˆ 该研究为CO2的电化学转化提供了新的思路和方法，有望推动清洁能源技术的发展。

湖南科技大学机电工程学院熊峰课题组课题组简介：熊峰，校聘副教授，博士后。2021年在燕山大学材料学院获得博士学位，2021-2023年在北京科技大学吕昭平教授课题组从事博士后研究，2023年12月加入湖南科技大学机电工程学院。研究兴趣包括极端环境金属材料的强韧化研究，结合计算材料学（第一性原理计算、分子动力学模拟）进行模拟。已在《Materials Science & Engineering A》、《Journal of Alloys and Compounds》、《Scripta Materialia》、《Materialia》、《Journal of Materials Research & Technology》等杂志发表多篇高水平论文。诚招硕士研究生（学硕和专硕均可），要求如下：具有机械设计及自动化、材料成型及控制工程、金属材料相关专业的学位；具有较强的英语阅读和写作能力；身体健康，勤奋刻苦，工作积极主动，具备独立解决科学问题的能力和团队合作精神。待遇：工资及福利待遇按湖南科技大学相关规定执行。申请方式：申请者请将详细个人简历发至：xiongfeng@hnust.edu.cn，请注明“申请xxx-姓名”。热情欢迎有志从事科研工作的同学加盟！

复旦核科学与技术系：科研与就业全解析复旦大学核科学与技术系，始建于1958年，曾被称为“物理二系”。这个系所下设的核工程与核技术本科专业，是教育部和财政部重点支持的“高等学校特色专业”，并在2021年入选国家一流本科专业建设点。学科优势 𐟌Ÿ 这个系拥有一支充满国际竞争力的师资队伍，现有教师64人，其中正高级职称26人（包括4名外籍教师）。教师队伍中还有3名院士、2名美国物理学会会士、1名海外高层次人才计划入选者、5名国家杰出青年基金获得者、15名国家级青年人才计划入选者。系里还设有国家基金委创新研究群体和科技部前沿创新团队。依托核物理与离子束应用教育部重点实验室、上海EBIT实验室、国家基金委上海核物理理论研究中心、重离子物理教育部创新引智基地等平台，重点发展粒子物理与原子核物理、原子与分子物理、核技术及应用、核相关理论与计算物理四大学科方向。目前，系里承担了包括国家自然科学基金委创新研究群体项目、重大项目，科技部重点研发计划，中科院战略先导计划在内的国家级及国际合作项目80余项。近年来，科研成果不断发表在Nature、Physical Review Letters、Journal of High Energy Physics等国际一流期刊，获得国际同行的高度关注。毕业去向 𐟌 复旦大学核科学与技术系历年培养了近3000名毕业生，大部分活跃在国际核科学与技术领域。有多位杰出校友当选两院院士，大批校友担任国家重点企事业单位主要领导。自2009年以来，70%的毕业生进入国内外一流学术机构继续深造。直接就业去向呈现多样化，大多入职国内外著名企业。就业单位包括各高校、中科院各院所、中国核工业集团、上海核工程研究设计院、上海出入境检疫局、上海市环境保护局、上海联影医疗科技、毕马威、三一重工、华为、东方航空等。升学深造的去向则有复旦大学、清华大学、北京大学、中国工程物理研究院、中科院各院所、麻省理工学院、剑桥大学、加州大学伯克利分校、哥伦比亚大学、约翰斯ⷩœ普金斯大学、康奈尔大学、帝国理工学院等。本科生毕业去向 𐟓ˆ 根据2023届的数据，50%的本科生选择就业，25%选择国内创业，25%选择升学深造。就业方向包括国内外著名企业和学术机构，创业则多在高新技术领域，升学深造则遍布全球顶尖高校。复旦大学核科学与技术系不仅在科研上有着卓越的成就，在人才培养和毕业生去向上也表现出色。对于想要在核科学与技术领域深造或就业的学生来说，这里无疑是一个理想的选择。

中国科大与合作者提出蛋白质变构路径预测的深度学习模型近日，中国科学技术大学物理系汪骞课题组和上海科技大学免疫化学研究所白芳课题组合作，提出了蛋白质变构路径预测的深度学习模型。该成果以“Exploring Protein Conformational Changes Using a Large-scale Biophysical Sampling Augmented Deep Learning Strategy”为题，于10月10日在学术期刊《先进科学》上在线发表。近年来，以AlphaFold为代表的深度学习模型在预测蛋白质的静态结构方面取得了巨大成功。然而，蛋白质的功能取决于其动力学特性。研究人员目前正在积极探索其他深度学习算法，旨在预测蛋白质的构象变化等动态行为。开发这类模型的主要挑战之一，在于描述构象转变的动力学数据严重不足。为了解决这个问题，作者结合物理约束的粗粒度分子动力学模型与增强采样方法建立了高效模拟蛋白变构的计算框架，并应用此框架模拟了2635个蛋白质在双稳态之间的构象转变。该工作采集了每个蛋白在其变构路径上的结构信息，从而建立了首个大规模的蛋白质动态数据库。在此基础上，作者开发了一个通用的深度学习模型PATHpre，能够预测蛋白质在双稳态之间的变构路径。该模型在不同序列长度的蛋白质（范围从44到704个氨基酸）上均展现了良好的预测能力，并适用于包括变形蛋白在内的多类变构体系。研究人员在多个系统中展示了预测结果与实验或模拟数据的一致性，并利用该模型发现了肌球蛋白的变构调控新机制。

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