各位老师、同学：

为加强我院在“人工智能+生命科学”交叉方向的学术交流，拓展师生对相关前沿技术与研究趋势的认识，信息工程学院拟邀请中国科学院深圳先进技术研究院张成辛研究员来校作学术报告，报告题目为《基于人工智能的蛋白质与RNA功能预测》。

报告将介绍主讲团队围绕结构信息利用与多源信息整合所开展的工作，包括基于三维结构的功能预测方法（如COFACTOR）及其在国际功能注释评测中的表现，并进一步分享融合深度学习的最新功能预测框架（如StarFunc）在大规模功能注释任务中的应用进展。同时，报告还将展示结构—功能联合预测体系向RNA领域拓展的研究思路与典型案例。欢迎广大师生踊跃参加，共同交流。

时间：2025年12月31日（星期三）14:00

地点：B2-108会议室

报告人：张成辛（中国科学院深圳先进技术研究院研究员）

信息工程学院

2025年12月26日

基于人工智能的蛋白质与RNA功能预测

报告时间：2025年12月31日（周三）14:00

报告地点：B2-108会议室

专家简介：张成辛

张成辛，现任中国科学院深圳先进技术研究院研究员，历任美国密歇根大学的助理研究教授、耶鲁大学博士后、密歇根大学生物信息学博士研究生。国家自然科学基金优秀青年科学基金项目获得者，已发表SCI论文60余篇，总被引6000余次，以第一/通讯作者在Nature Methods、Nature Protocols、Briefings in Bioinformatics等期刊发表20篇论文，H因子33。主要研究方向是基于人工智能和蒙特卡罗模拟方法，开发新的蛋白质与RNA的三维结构与生物学功能的预测算法。开发的多个算法已在同行中得到广泛应用，并在国际蛋白结构预测大赛（Critical Assessment of Structure Prediction, CASP）、国际蛋白功能注释大赛（Critical Assessment Of Function Annotation, CAFA）等国际赛事中名列前茅。他共发表了51篇SCI论文，其中15篇是他作为第一作者，4篇是他作为通讯作者，总共被引用了三千七百多次，H因子为27。他在Nature Methods、Nucleic Acids Research等生物信息学顶级期刊上发表了多篇第一作者的文章。

讲座简介

蛋白质的结构决定其功能，但是，大多数蛋白质功能预测算法无法直接使用蛋白质的三维结构信息，也无法有效地结合同源序列、三维结构和蛋白质相互作用等多角度的信息。因此，使用现有的方法预测基于结构的功能仍然具有极大的挑战。为解决当前算法无法有效利用三维结构信息的问题，主讲人开发了COFACTOR算法，充分利用由实验分析或计算预测得出的蛋白质三维结构来进行功能预测。该算法通过结构比对、序列搜索和蛋白质相互作用数据库查找三种方式，在数据库中查找具有功能注释的模板蛋白，从而得出最终的功能注释。这个算法不仅填补了基于三维结构的功能预测算法的空白，同时也极大提高了功能预测的准确性。在2016至2018年的第三届国际功能注释大赛（CAFA3）的“有限知识生物过程”项目中，COFACTOR算法名列第一。最近，基于COFACTOR算法，结合了人工智能的最新研究，主讲人进一步开发了一种基于深度学习的新型功能预测算法StarFunc。在2023年由96个国家和1625个团队共同参与的CAFA5大赛中，StarFunc名列第五。主讲人在开发功能预测算法的同时，还配套开发了基于深度学习的蛋白质结构预测算法，形成了一个完整且多层次的蛋白质结构与功能预测体系，并进一步将其推广到RNA领域。这些由主讲人开发的算法已经被广泛应用于人类和致病性微生物的全基因组结构和功能注释，在基于深度学习预测的人类蛋白质功能注释已被国际人类蛋白质组织（Human Proteome Organization，HUPO）的官方数据库neXtProt所收录。