指導老師: 張書瑋 教授
專案經理: 陳諺霖
實習名額: 1-2位
是否同意遠距: 是
專案類型: 應用型 (預期讓實習生把技能運用在正在進行的研究計劃中)
過去十年多來，機器學習 (machine learning) 知識迅速積累，其影響幾乎遍及所有領域。在蛋白質科學中，這些技術已被用於預測蛋白質的性質，例如功能、熱穩定性和結構預測，其主要目的為透過快速且準確的電腦計算，避免測量這些性質所需的昂貴實驗程序。從這些研究中所取得的經驗更能轉化爲設計全新蛋白質 (de novo protein design) 時的參考依據，後者這項研究工作通常被視為蛋白質研究的聖杯，而目的則是設計出具有客製化性質的蛋白質。
蛋白質的行為受到力學主宰，就此方面而言，蛋白質和宏觀結構是一樣。蛋白質的靜態平衡結構可以透過靜力學分析而得，且已經被廣泛應用於研究中。然而，蛋白質的行為不僅取決於其在平衡結構，動力學也是影響其行為重要的因素，可以大幅度改變蛋白質與環境中其他組成的相互作用。因此，若將蛋白質動力學適當地引入預測蛋白質性質的研究中，能提升預測的準確性與可解釋性 (interpretability)，同時也能反過來增進我們對於蛋白質力學的理解。
本計畫的宗旨是結合蛋白質動力學與圖神經網路 (graph neural networks) 以預測蛋白質熱穩定性、蛋白質功能等性質，提高所開發的基於神經網路的方法的性能和可解釋性。歡迎有對機器學習或生物資訊 (bioinformatics) 有興趣的同學加入！
