2019.10.28 测序就能测结构:从单序列预测到用大规模突变序列来准确推断RNA碱基配对结构

2019-10-25 18:00:12

北京大学定量生物学中心

学术报告 

    目:测序就能测结构:从单序列预测到用大规模突变序列来准确推断RNA碱基配对结构

报告人周耀旗 教授

Griffith University, Institute for Glycomics

Email: yaoqi.zhou@griffith.edu.au

    间:1028日(周一)13:00-14:00

    点:北京大学吕志和楼B101报告厅

主持人:来鲁华 教授

 

摘 要:

序列决定结构,结构决定功能,这是研究生物大分子RNA和蛋白质的基本法则。尽管非编码RNA占据了人类基因组的75%,并且在众多疾病包括癌症中起着关键作用,但由于缺乏结构信息,我们对绝大多数的非编码RNA了解甚少。RNA结构信息的核心是二级和三级结构水平上的RNA碱基配对,但它只有通过昂贵而且费时的三维结构测定才能精确获得。目前只有少量RNA(<5000)的结构被测定,所以,只用序列就能快速预测RNA二级结构成为每个RNA生物学家用来表征RNA结构,推断功能机制并设计新实验的必备工具,二级结构预测的广泛使用可以从MFOLD方法2003年以来已经引用11,000次以上可以看出。但是,最近十多年来,二级结构预测的精度一直在同一个水平上徘徊不前(50%的覆盖率,70-80%的精确度)。在这个讲座里,我首先将报告怎样通过深度学习加上迁移学习来获得对二级结构预测的较大改进。同时,我们发现利用大规模深度突变的测序数据就可以推断出逼近结构实验精度、包含三级结构信息的RNA碱基配对,相信通过简单便宜的高通量测序来获得一些RNA、甚至蛋白质的结构将是一个新趋势。

 

报告人简介:

周耀旗教授,1984年中国科大近代化学系学士,1990年美国纽约州立大学石溪分校化学物理博士学位。1994-1995年间在北卡州立大学化工系Carol Hall教授组、1995年到2000年间在哈佛大学化学系Martin Karplus组从事博士后研究。2000年任纽约州立大学布法罗分校助理教授,2004年为副教授,2006年成为印第安纳大学信息学院和医学院教授,2013年起担任澳大利亚格里菲斯大学糖组学研究所教授。他长期在结构生物信息学方面工作,曾经多次在国际蛋白质结构预测和功能预测比赛中名列前茅,至今共发表论文200余篇,引用1万多次, H因子57。目前,他利用计算与实验相结合的手段,主要从事在蛋白质、RNA的序列、结构、及功能关系方面的基础研究及在生物分子药、疫苗方面的应用开发。