报告题目：基于深度学习模型预测药物-靶标的结合亲和力
报告人：王凯丽
报告时间：2023年3月11日 晚上19:30—20:00
报告地点：新校区信息楼416
报告摘要：药物-靶标结合亲和力的预测是药物研发中的重要课题，随着人工智能在药物发现中的广泛应用，人们已经测试了各种深度学习模型并试图提高药物-靶标结合亲和力的预测精度。为了更好的挖掘药物-靶标中的长程相互作用和短程相互作用，提出了传统卷积和空洞卷积相融合的多框架深度学习模型。在这个构建的模型中，靶标蛋白质的结合口袋作为局部特征被首次用于药物-靶标间结合亲和力的预测。结果表明，相比于其他深度学习模型,DeepDTAF有更高的预测精度。此外，在与阿尔茨海默症以及人类免疫缺陷疾病的药物预测方面有着非常重要的意义。
王凯丽博士简介：
王凯丽，3003必赢官网2019级博士生，导师李敏教授。研究方向：生物信息学，深度学习，药物靶标相互作用预测。他目前以第一作者在Bioinformatics发表论文1篇,Briefings in Bioinformatics发表论文2篇。 此外，2篇论文在审稿中，1篇在撰写中。
