报告题目一：基于深度学习的蛋白质序列设计及功能验证研究

报告人： 陈海峰  教授

报告摘要：

蛋白质设计是一种为特定蛋白获取新生物功能的重要方法。作为蛋白质设计的关键环节，基于固定骨架的蛋白质序列设计能够在保证折叠结构的基础上设计全新序列。但当前的蛋白质序列设计方法仍存在多样性低及准确性差等缺点。

为弥补上述缺陷，我们发展了一种基于Graphormer的蛋白质序列设计方法（GPD）。该方法利用深度学习结合蛋白质三维结构的图形表示以及节点特征中添加随机分布矩阵增加了生成序列的多样性。和当前主流的蛋白质序列生成方法ProteinSolver、Structure Transformer以及ESM-IF1相比，GPD方法具有更高的序列多样性，更快的序列生成速度以及更低的序列生成错误率。与此同时，我们还构建了一个供研究人员进行蛋白质序列设计的在线网站(https://proteindesign.sjtu.edu.cn/GPDGenerator/)。相关蛋白的功能验证也正在开展中。

报告题目二： 基于水溶化膜蛋白的生物传感平台

报告人： 庆睿  长聘教轨副教授

报告摘要：

膜蛋白受体作为细胞重要的I/O接口，对于生物医药有着重要的意义。但其难以大量表达且在水溶液中的不稳定性阻碍了生医工应用前景。利用早期发现的调节规律，我们可以大量设计膜蛋白的水溶性功能等价物，以克服这一技术瓶颈。

电化学生物传感是其应用场景之一。传统手段遵循自下而上的原则，利用与生物标记物对应的单克隆抗体或核酸适配体作为探针检测，但受到后者可用性和稳定性的限制。基于膜蛋白与配体的特异性亲和，我们提出了具有仿生特性的生物传感平台，将水溶性膜蛋白设计与S-layer二维结晶层链接形成高密度“dual-monolayer”探针，安装时无需对器件进行侵入性活化，且具有天然防污特性。同时通过石墨烯场效应晶体管阵列模拟天然受体冗余并将生物信号转换为具有统计学意义的电信号。我们用rSbpA-ZZ/CXCR4QTY-Fc组合证明了系统的可行性，其在溶液与100%的血清中对天然配体和HIV-1外壳糖蛋白展现了与生物体近似的特异性分子响应。整个系统可通过酸性缓冲液再生，从而实现器件的重复使用和功能调制。通过设计膜蛋白种类即可实现在不同场景中对于小分子、细胞因子及病原体等目标分子的特异性检测。该研究为新型基于蛋白设计的仿生传感系统的开发奠定了基础。

主持人：李雷  长聘教轨副教授

时   间：2022年11月9日（周三）上午  10:00-11:10

地    点：腾讯会议

会议号：358 662 760

会议密码：221109