题目：
解密
AlphaFold2-
从蛋白从头折叠方法
RaptorX
谈起
报告人：
王晟
（深度学习结构预测程序
tFold
开发者
、
前腾讯
AI-Lab
高级专家）
时间：
4
月
1
日（星期四）上午
10
：
30-11
：
30
地点：
西区生物楼
531
室
摘要
：
去年
12
月初，相信大家的朋友圈都被
DeepMind
的
AlphaFold2
（
AF2
）给刷屏了，因为
AF2
在具有“蛋白质奥林匹克竞赛”之称的第
14
届国际蛋白质结构预测大赛（
CASP14
）上横扫全部参赛选手，以异常夸张的结构预测精度令世人震撼。
DeepMind
表示，
AF2
基本解决了蛋白折叠问题这个困扰人类
50
年之久的问题。《自然》杂志在随后的评论更是称
AF2
“将改变一切”。那么，
AF2
究竟是什么？它是如何一步步进化到如此高的精度的？有哪些底层逻辑是值得我们深入思考的？我将给出自己的见解，一切从第一代基于深度学习的蛋白从头折叠方法
RaptorX
谈起。
报告人简介
：
王晟博士，
2005
年毕业于上海交通大学生命科学院，
2010
年于中国科学院理论物理所取得博士学位，之后分别在
TTIC
，芝加哥大学以及
KAUST
从事
Research Scientist
工作。
2019
年回国后，在腾讯
AI Lab
担任高级研究专家。王晟博士主要从事基于人工智能的计算生物学研究，尤其是基于深度学习的蛋白质结构从头预测，达到了国际先进水准（
CASP12/14
蛋白接触图预测第一名）。近五年来，王晟在
PNAS, Cell Systems, Nature Protocols, Nucleic Acids Research, Genome Biology, Bioinformatics, Brief. in Bioinform., PloS Comp. Biol.
等国际知名期刊上发表论文
60
多篇；会议论文近
30
篇，包括计算生物的知名会议
ISMB, RECOMB, ECCB
等，以及计算机视觉领域知名会议
CVPR
等。
Google Scholar
引用接近
4200
次，
h-index
为
27
。
报告邀请人：
刘海燕教授
