留学背景提升 | 国内科研-基于计算生物学的理性设计和稳定性研究
生物学
一封专属导师推荐信
一封完整的科研报告
一次完整的科研经历
【生物学】
基于计算生物学的理性设计和稳定性研究
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项目介绍
正式科研：1v1线上定制辅导
项目收获：科研报告、导师推荐信
科研补充包：48课时科研基础课+15课时学术写作基础课
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涉及领域
本课题涉及到生命科学 | 计算生物学 | 分子生物学 | 生物统计学 | 结构生物学 | 生物物理学 | 生物医学工程 | 生物信息学等方面的知识，适合申请生命科学 | 生物工程 | 生物统计学 | 生物信息学 | 生物学等相关专业的学生
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适合人群
有意提高自身知识水平及学术能力的学生
有意掌握最前沿科研热点及科研方法的学生
有留学意向、跨专业深造的学生
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研究前沿性
天然蛋白质具有临界稳定性的特征，这种较低的稳定性使蛋白质结构具有足够的灵活性，从而支持其发挥生物学功能。然而，临界稳定性使得蛋白质遭受胁迫压力后极易发生错误折叠并失去功能，导致天然蛋白质往往无法满足科学研究与工业应用的需求。其中涉及的方面包括酶的稳定化设计、疫苗蛋白质的构象控制、分子伴侣与蛋白质聚集抑制剂的筛选、蛋白质稳态药物的开发等。因此，利用蛋白质工程技术优化蛋白质的稳定性是科学研究与工程应用领域亟待解决的关键问题。
蛋白质工程技术包含三种主要模式，即非理性设计(随机突变)、半理性设计(定点饱和突变)以及理性设计(计算机预测点突变)。其中，非理性设计和半理性设计模式需要进行高通量筛选，更适用于表达周期短、表达量高的蛋白质。而随着蛋白质结构和理化性质数据的不断增多，理性设计方法可通过计算机程序对蛋白质晶体结构和理化性质等信息进行处理，设计出符合预期性质的蛋白质，可大幅减少实验操作。
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研究介绍
本项目基于计算生物学、结构生物学以及蛋白质工程技术，以生物酶为对象，借助计算机算法对蛋白质热稳定性进行理性设计，通过多轮筛选找出最适合预测提高热稳定性突变点的算法，以此来帮助学生针对酶性质变化的结构基础和分子机理进行分析，加深了对蛋白质结构-功能稳定的理解。
本项目针对酶的理性设计，包括学习常见的概念和技术路线、多种预测热稳定性突变点的算法(Rosetta/FoldX/ I-Mutant)以及部分结构的模拟分析等。
在本项目中，学生将学到系统的、科学的文献调研方式;将学习理性设计的主要技术路线和多种预测算法，通过案例数据分析，学会分析解决此类问题;将针对蛋白结构展示进行pymol软件的部分实操。
本项目还会培养学生的科研思维，学会找到科研的核心问题和提出新的科研idea等。
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课题要点
课题研究方法
文献研究、软件仿真、案例分析
课题难点
学生需要具备文献调研能力、软件学习能力、逻辑思维能力、数据分析能力、总结归纳能力
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1v1定制化辅导参考任务
任务一
掌握查阅文献和研究方法
掌握查阅文献和面向文献学习的方法;
掌握文献管理的方法;
通过查阅文献，学习该方向的研究热点和方向;
掌握快速提炼文献重要信息的方法。
任务二
学习相关基础知识
学习理性设计的概念和发展史;
学习酶理性设计的原理;
学习酶理性设计的常见技术路线。
任务三
学习相关预测算法
学习相关预测算法的基础知识;
学习相关预测算法的组合筛选;
掌握pymol软件对酶突变位点的结构展示。
任务四
案例分析
梳理酶理性设计的基本逻辑;
调研相关具有特定性的的案例(提升活力、稳定性等);
收集相关资料，进行案例分析。
任务五
总结发现
总结Pymol操作要点，学会对蛋白结构进行自主分析;
总结理性设计中不同算法的优劣点，并归纳分类;
总结整体科研逻辑思维，输出综述性报告。
任务六
项目收尾
撰写整体报告;
准备一次20~30分钟的presentation。
(以上任务仅供参考，实际辅导根据定制化要求展开)
