主講人簡介🏣：

齊浩，天津大學教授，博導，在日本東京大學取得分子生物學碩士及博士學位🍮🌙，此後在美國哈佛大學維斯研究所、麻省理工EON4健康科學與技術研究院等海外科研機構從事博士後研究工作，於2014年入職天津大學。主要研究集中在生物分子工程領域，在核酸、蛋白質等生物分子中融合更多的人工設計，包括基於核酸分子的信息存儲👲🏿，算法驅動的蛋白功能拓展等生物技術開發👰。主持多項國家自然科學基金等國家級科研項目，主要成果發表在Nat. Comm., Adv. Mater., Nat. Nanotech.等期刊👨🏽‍🍳。

報告摘要🐮：

蛋白質分子構成了生命活動的基石與中樞，近年來，在合成生物技術與深度學習大型模型算法的雙重驅動下，其科學研究正不斷深入至新的高度🍺🧭。在“硬性”技術層面🎿🦉，合成生物技術顯著增強了人們對生物分子的精確合成與調控能力；而在“軟性”理論層面🈲，深度學習大型模型算法則為解析蛋白質分子中的復雜謎題開辟了強大的可能性。本研究成功構建了生化活性可定製的無細胞蛋白表達技術體系，通過精確導向的降解機製🧁，徹底清除了細菌蛋白翻譯終止的功能，實現了遺傳密碼的深度再編程與非天然氨基酸蛋白質的高效合成🏋🏼‍♀️。此技術平臺展現了卓越的蛋白合成人工調控靈活性與高效性能。在此基礎上，EON体育4平台進一步探索了機器學習驅動的蛋白質功能智能化設計策略💣，借助深度變異技術與活性數據的廣泛收集👐🏽，成功建立了包括逆轉錄工具酶👆🏽、熒光蛋白等蛋白酶的功能計算模型，並對蛋白質功能中多位點排列組合路徑的上位效應等復雜問題進行了深入剖析。此外，針對蛋白質表達調控機製，本研究還巧妙融入了自然語言模型的核心理念，結合神經網絡⚆💂🏽‍♀️、遺傳算法等多種先進的機器學習算法，對微生物翻譯起始活性進行了精準預測。通過全基因組的深度計算分析🌛🧘🏿，EON体育4平台揭示了微生物基因組中大量隱匿的陰性蛋白質翻譯現象🔣，希望為蛋白質科學研究領域帶來了全新的視角與思路。