选择美本专业，除了看哪些方向最热，还要参考什么因素？
未来十年的前瞻性！
科研君看来，一门好专业，不仅能在当前的就业市场如日中天，更能在未来帮助同学们探索更前沿的科技、带来更丰厚的回 。
而2021年，Science杂志在科学突破榜单将“人工智能预测蛋白质结构”的技术列为榜首，这也许会成为未来科学发展的新趋势。值得关注的是，该技术是运用CS技术来解决生物学问题，“跨学科味”十足。
CS+生物
科学领域的“新宠儿”
随着世界发展，各类新型药物的研发迫在眉睫，但新药的研发往往需要了解蛋白结构来辅助。
在AI预测蛋白质结构这项成果面世前，科学家已被一个问题困扰四十余年——哪怕研究蛋白质中较为简单的构型，都会花费不菲、非常耗时且测量结果也总有偏差。
而计算机技术的加入，不仅规避了实验室仪器的误差概率，还更快更好地计算、预测出了蛋白质的三维结构，加快了研发进度。
对于未来想致力于科学研究或在计算机专业进行深造的同学来说，了解这个项目意味着：
1、更早接触到最前沿、最精尖的科学知识，提升学术素养；
2、了解编程在其他学科中的实际应用，培养跨文化学术能力；
3、拓宽专业选择范围，未来不论申请CS、生物还是其他相关专业都大有助益。
不过，这些尖端研究我们要在哪里找到资料、如何系统地进行了解呢？
机会来了！
如果你想尝试蛋白质结构预测，领略预测模型算法的奥秘，科研君邀请到加州理工学院理论化学博士（C）老师，为同学们带来有内容、有深度、有前瞻性的独立科研实践项目！
人工智能蛋白质结构预测：
软件使用与实战
同时在本项目中，不仅能亲自体验使用老师提供的现有算法模型预测蛋白结构，还可以根据自身水平，尝试用编程方法让模型预测的更加精准！
对分子生物学、结构生物学、机器学习和科学人工智能感兴趣的同学，千万别错过！
导师介绍
课程内容
1、课题介绍&PyMOL与Rosetta；
2、阅读理解有关AlphaFold 2的论文；
3、安装运行AlphaFold 2，学习如何解释架构结果；
4、阅读理解有关RosettaFold的论文；
5、如何使用蛋白质3D结构来研究其他应用；
6、阅读理解有关MindSpore的论文；
7、安装运行MindSpore并进行最终成果展示。
课程亮点
1、学习并了解改变结构生物学研究范式的AI蛋白质结构预测；
2、学习基础的蛋白质3D结构可视化软件PyMOL；
3、了解并运用最前沿的3种蛋白质结构预测的开源模型；
名方式
扫描添加 Angela学姐，
备注” 生物“即可咨询和 名！
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