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学术上致力于开发生物大分子的计算模型和模拟算法,以提升生物分子动力学模拟和计算机辅助药物设计的精度和效率。其所研发的CHARMM固定电荷和Drude可极化蛋白质分子力场被国际主流学术界广泛使用,而他在可极化分子力场方面的工作正推动整个分子模拟领域向下一代更精准力场的革命性转变。
分子力场(Force fields)包含用来描述分子体系势能的经验性函数及其相应参数,是许多使用计算机来研究生物、化学、物理、材料体系的方法的基础;分子力场的精度,决定了这些计算模拟方法所得结果的质量。因此,开发更准确的分子力场对于生物分子建模(biomolecular modeling)、分子动力学模拟(molecular dynamics simulation)、基于结构的药物设计(structure-based drug design)等领域均具有决定性的意义。总的来说,实验室从基本的物理(统计力学、分析力学、量子力学)和化学(生物化学、有机化学)原理出发,利用先进的数值优化和机器学习算法,开发更高精度的分子力场;与此同时,发展和实现新的模拟算法,与所开发的力场相结合,来理解生物物理中的动力学问题,并以此为基础进行创新药物的设计与开发。尤其关注蛋白-蛋白、蛋白-核酸相互作用,针对传统意义上不可成药(undruggable)的靶点来设计药物分子。
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Biophysical Journal (2024)
Journal of chemical information and modeling (2024)
INTERNATIONAL JOURNAL OF MOLECULAR SCIENCESno. 3 (2024): 1448
JOURNAL OF PHYSICAL CHEMISTRY LETTERSno. 2 (2024): 616-627
The journal of physical chemistry lettersno. 2 (2024): 616-627
Ningke Hou,Lei Shuai, Lijing Zhang,Xuping Xie,Kaiming Tang,Yunkai Zhu,Yin Yu,Wenyi Zhang, Qiaozhu Tan,Gongxun Zhong,Zhiyuan Wen,Chong Wang,
Peter Eastman,Raimondas Galvelis, Raul P. Pelaez,Charlles R. A. Abreu, Stephen E. Farr,Emilio Gallicchio, Anton Gorenko,Michael M. Henry, Frank Hu,Jing Huang,Andreas Kramer,Julien Michel,
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