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1.结构预测与优化 o应用前沿AI模型(如AlphaFold, RoseTTAFold)预测抗体-抗原及其他蛋白复合物结构并针对项目需求优化分析流程 o使用分子动力学模拟(GROMACS/AMBER)优化大分子稳定性与结合界面 2.抗体开发支持 o主导抗体人源化、亲和力成熟及可开发性的计算设计 o构建结构-功能关系模型指导实验团队突变设计 3.跨部门协作 o为内部抗体平台、三元复合物平台开发部门提供可行动的结构优化方案 o与结构生物部门协作,推进实验结构与预测结构的交叉验证 o参与项目里程碑评审,推动候选分子进入临床开发
必需条件: •教育背景: o计算生物学/结构生物学/生物物理或相关领域博士,1-3年经验 •项目经验: o至少1个抗体开发项目的深度参与(从计算到实验验证) o蛋白复合物结构预测/优化项目经验 •技术能力: o掌握深度学习框架(PyTorch/TensorFlow)模型开发与部署 o掌握分子动力学模拟(GROMACS/AMBER)与结果分析 o加分项:能熟练使用Schrödinger Suite进行抗体设计相关工作



