报告人简介：

邵强，2009年在德克萨斯农工大学（Texas A&M University）获得物理化学专业博士，2010年1月加入北京大学化学与分子工程学院进行博士后研究；2011年至今在中科院上海药物研究所工作，现任副研究员、硕士生导师。致力于运用化学和计算等交叉学科方法，开发可以广泛使用的计算模拟方法和软件。在蛋白质科学、药物设计等学术领域进行基础性和创新性研究。应用计算生物学方法研究多个药物靶点蛋白的功能分子机制及其药物筛选、设计（包括HIV-1 蛋白酶、肿瘤靶点B-RAF激酶、膜转运蛋白PGP等）。相关研究成果发表在PNAS、JCTC、PCCP、Sci. Rep.、Acc. Chem. Res.等学术期刊上。至今，共发表SCI学术论文50余篇（一作或通讯论文近40篇），H-指数为19。目前已结题国家自然科学面上项目、青年基金各1项，主持NSFC-广东联合基金1项，参加科技部“973计划”项目2项以及国家重点研发计划项目2项。

报告内容简介：

作为细胞的重要组成部分，蛋白质展现一系列的动态运动，包括蛋白质折叠、功能性构象变化以及与配体的结合等。目前的实验手段常常难以直接观察到蛋白质运动的整个过程。分子动力学模拟作为一种替代工具在单分子水平上理解蛋白运动的分子机制方面发挥着重要的作用。然而这些构象运动通常需要在复杂的自由能面上跨过自由能垒，导致整个过程很难被传统的分子动力学模拟完整地扫描。虽然当前快速发展的计算硬件可以将分子模拟的时间尺度扩展到微秒乃至更长，有效的增强取样方法对生物体系的计算模拟而言仍然有着很强的需求。我们将分子动力学模拟与统计力学结合，发展了多个易于使用的并且不需要太多计算资源的增强取样方法来对分子模拟进行加速，扩展分子模拟在生物领域的应用范围。在报告中，我们将展现增强取样分子模拟在蛋白质折叠、蛋白质构象变化、靶点蛋白-药物结合等方面的应用研究。