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融合人工智能和自动化的蛋白质设计表征实验教学实践
被引量:
1
1
作者
姜雨佳
于洋
《实验技术与管理》
北大核心
2025年第3期190-197,共8页
在生物化工研究向智能化、自动化转型背景下,为生物化工专业方向一年级研究生开发了名为“蛋白质计算设计与表征”的实验课程。该课程基于人工智能方法的蛋白质计算设计与无细胞蛋白质合成及使用自动液体工作站等先进仪器进行高通量筛...
在生物化工研究向智能化、自动化转型背景下,为生物化工专业方向一年级研究生开发了名为“蛋白质计算设计与表征”的实验课程。该课程基于人工智能方法的蛋白质计算设计与无细胞蛋白质合成及使用自动液体工作站等先进仪器进行高通量筛选等实验技术相结合,完成整个蛋白质工程工作流程,即从计算机设计和基因合成到蛋白质表达、纯化和功能表征。通过融合蛋白质计算(“干实验”)和蛋白质表达(“湿实验”),该课程使学生在掌握基本生化操作的同时,培养跨学科高效解决问题能力。通过广泛接触自动化仪器,学生可以获得与自动化生化实验室相关的实践经验,是一种将新兴技术和跨学科方法融入生物化工研究生实践教学的有效模式。
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关键词
生物化工实验课程
蛋白质计算设计
无细胞蛋白质合成
高通量筛选
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职称材料
题名
融合人工智能和自动化的蛋白质设计表征实验教学实践
被引量:
1
1
作者
姜雨佳
于洋
机构
北京理工大学化学与化工学院
出处
《实验技术与管理》
北大核心
2025年第3期190-197,共8页
文摘
在生物化工研究向智能化、自动化转型背景下,为生物化工专业方向一年级研究生开发了名为“蛋白质计算设计与表征”的实验课程。该课程基于人工智能方法的蛋白质计算设计与无细胞蛋白质合成及使用自动液体工作站等先进仪器进行高通量筛选等实验技术相结合,完成整个蛋白质工程工作流程,即从计算机设计和基因合成到蛋白质表达、纯化和功能表征。通过融合蛋白质计算(“干实验”)和蛋白质表达(“湿实验”),该课程使学生在掌握基本生化操作的同时,培养跨学科高效解决问题能力。通过广泛接触自动化仪器,学生可以获得与自动化生化实验室相关的实践经验,是一种将新兴技术和跨学科方法融入生物化工研究生实践教学的有效模式。
关键词
生物化工实验课程
蛋白质计算设计
无细胞蛋白质合成
高通量筛选
Keywords
biochemical engineering laboratory course
protein computational design
cell-free protein synthesis
high throughput screening
分类号
Q5-33 [生物学—生物化学]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
融合人工智能和自动化的蛋白质设计表征实验教学实践
姜雨佳
于洋
《实验技术与管理》
北大核心
2025
1
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