中國化學會第34屆學術年會" />
編號 | 論文標題 | 報告人 | 時間 | 操作 |
2024年06月15日 | ||||
第1時段 口頭報告(Oral) 會議中心:4號樓1層4101 吳海龍 | ||||
主任委員邵學廣老師宣布開幕 | 08:20-08:30 | |||
33-I-001 | 深度學習用于光譜分析:建模和成像 | 邵學廣 | 08:30-08:55 | 關注 |
33-I-002 | 基于數(shù)據(jù)驅(qū)動拉曼光譜的航空發(fā)動機尾氣檢測新方法研究 | 陳達 | 08:55-09:20 | 關注 |
33-I-003 | 復雜樣本光譜分析中的化學計量學方法研究最新進展 | 卞?;?/td> | 09:20-09:45 | 關注 |
33-O-001 | 庫光譜擬合方法在原油光譜快速分析中的應用研究 | 褚小立 | 09:45-10:00 | 關注 |
33-O-002 | 基于數(shù)據(jù)特點的三維熒光數(shù)據(jù)建模方法及其應用 | 王童 | 10:00-10:15 | 關注 |
第2時段 口頭報告(Oral) 會議中心:4號樓1層4101 蒲雪梅 | ||||
33-I-004 | 人工智能(AI)驅(qū)動的藥物靶標發(fā)現(xiàn) | 朱峰 | 10:30-10:55 | 關注 |
33-I-005 | PolyLego:功能性生物聚合物的高通量設計與篩選 | 紀志梁 | 10:55-11:20 | 關注 |
33-O-003 | 基于機器學習的構效關系模型用于化合物生物活性的預測及虛擬篩選研究 | 閻愛俠 | 11:20-11:35 | 關注 |
33-O-004 | 基于集合變量的增強采樣算法:從人類學習到機器學習 | 付浩浩 | 11:35-11:50 | 關注 |
33-O-005 | 微秒級分子動力學模擬驅(qū)動的MTDH-SND1抑制劑的篩選和驗證 | 王乾韜 | 11:50-12:05 | 關注 |
2024年06月16日 | ||||
第1時段 口頭報告(Oral) 會議中心:4號樓1層4101 邵學廣 | ||||
33-I-006 | 靈巧的數(shù)學分離賦能復雜體系色譜質(zhì)譜分析 | 吳海龍 | 08:30-08:55 | 關注 |
33-I-007 | 化學計量學在納米分析測量中的應用 | 王勇 | 08:55-09:20 | 關注 |
33-I-008 | 微塑料光老化與微生物老化過程的多層次互因子分析:一種老化評價方法 | 崔曉宇 | 09:20-09:45 | 關注 |
33-O-006 | 機器學習加速納米生物效應大數(shù)據(jù)到關鍵構效關系轉(zhuǎn)化 | 閆希亮 | 09:45-10:00 | 關注 |
第2時段 口頭報告(Oral) 會議中心:4號樓1層4101 侯廷軍 | ||||
33-I-009 | 基于大數(shù)據(jù)和人工智能的藥物設計 | 鄭明月 | 10:20-10:45 | 關注 |
33-I-010 | 鹵鍵對蛋白質(zhì)-多肽結(jié)合和蛋白質(zhì)結(jié)構穩(wěn)定性的影響 | 徐志建 | 10:45-11:10 | 關注 |
33-I-011 | Big Data Mining and Precision Drug Design | 黃遵楠 | 11:10-11:35 | 關注 |
33-O-007 | 基于機器學習改進SARS-CoV-2 Mpro抑制劑的SAR和QSAR模型 | 仝建波 | 11:35-11:50 | 關注 |
33-O-008 | 基于強化學習/擴散模型的知識約束型AI分子生成模型研究 | 雷金平 | 11:50-12:05 | 關注 |
2024年06月17日 | ||||
第1時段 口頭報告(Oral) 會議中心:4號樓1層4101 鄭明月 | ||||
33-I-012 | 基于生成式AI的藥物設計軟件平臺DrugFlow的開發(fā) | 侯廷軍 | 08:30-08:55 | 關注 |
33-I-013 | 通過數(shù)據(jù)質(zhì)量導航的集成框架提升機器學習的泛化能力 | 蒲雪梅 | 08:55-09:20 | 關注 |
33-I-014 | 天然無規(guī)蛋白與結(jié)構蛋白的三點式溶劑化模型OPC3-B研究 | 陳海峰 | 09:20-09:45 | 關注 |
33-O-009 | 自由能微擾方法的開發(fā)及其在藥物發(fā)現(xiàn)中的應用 | 李哲 | 09:45-10:00 | 關注 |
第2時段 口頭報告(Oral) 會議中心:4號樓1層4101 蔡文生 | ||||
33-I-015 | DOX系列方法在若干具有挑戰(zhàn)性的生物大分子體系上的應用 | 萬堅 | 10:20-10:45 | 關注 |
33-I-016 | 海量基因組中的分子相互作用信息 | 田圃 | 10:45-11:10 | 關注 |
33-I-017 | 蛋白質(zhì)結(jié)構動態(tài)與功能及其在藥物開發(fā)中的作用 | 段謨杰 | 11:10-11:35 | 關注 |
33-O-010 | 多尺度模擬揭示ASPP-p53蛋白互作的系綜結(jié)合模式 | 孫斌 | 11:35-11:50 | 關注 |
33-O-011 | 基于定量抗真菌指數(shù)的多肽虛擬篩選 | 張進 | 11:50-12:05 | 關注 |
第3時段 口頭報告(Oral) 會議中心:4號樓1層4101 朱峰 | ||||
33-I-018 | 深度學習輔助識別關鍵中間態(tài) | 蔡文生 | 13:30-13:55 | 關注 |
33-I-019 | 多精度反饋驅(qū)動的高可合成性分子生成模型 | 謝昌諭 | 13:55-14:20 | 關注 |
33-O-012 | μ-阿片受體立體選擇性識別嗎啡對映體 | 王乙博 | 14:20-14:35 | 關注 |
33-O-013 | 基于脫靶效應和化學擾動轉(zhuǎn)錄譜表征學習的人工智能藥物設計 | 李敘潼 | 14:35-14:50 | 關注 |
33-O-014 | 細菌中心碳代謝關鍵蛋白CcpA靶標特征及藥物靶標作用研究 | 白靖文 | 14:50-15:05 | 關注 |
33-O-015 | 靶向KCNQ2通道的分子模擬與藥物設計 | 張乾森 | 15:05-15:20 | 關注 |
33-O-016 | 基于大語言模型的藥物設計 | 王極可 | 15:20-15:35 | 關注 |
第4時段 口頭報告(Oral) 會議中心:4號樓1層4101 萬堅 | ||||
33-I-020 | 細胞色素P450 3A4介導的咪達唑侖代謝機制 | 鄭清川 | 15:50-16:15 | 關注 |
33-I-021 | 針對全新藥物設計方法多屬性優(yōu)化的探索 | 康玉 | 16:15-16:40 | 關注 |
33-I-022 | 基于分子模擬和深度學習的單胺類轉(zhuǎn)運體藥物分子設計 | 薛偉偉 | 16:40-17:05 | 關注 |
33-O-017 | 電催化信息學在超薄有序一體化膜電極設計中的應用 | 何佳 | 17:05-17:20 | 關注 |
2024年06月18日 | ||||
第1時段 口頭報告(Oral) 會議中心:4號樓1層4101 鄭清川 | ||||
33-I-023 | 氰醇合酶預反應態(tài)機器學習建模 | 趙一雷 | 08:30-08:55 | 關注 |
33-I-024 | 物理模型與AI協(xié)同的PROTAC分子設計方法 | 白芳 | 08:55-09:20 | 關注 |
33-I-025 | 糖基轉(zhuǎn)移酶的分子機制解析及理性改造 | 達林泰 | 09:20-09:45 | 關注 |
33-O-018 | 基于可編程核酸自組裝的信息存儲加密與計算 | 張祎男 | 09:45-10:00 | 關注 |
第1時段 口頭報告(Oral) 會議中心:4號樓1層4101 趙一雷 | ||||
33-I-026 | 親金屬作用的共價本質(zhì) | 程龍玖 | 10:20-10:45 | 關注 |
33-I-027 | 含能材料中的π-hole作用 | 劉英哲 | 10:45-11:10 | 關注 |
33-I-028 | 蛋白質(zhì)復合物結(jié)構預測及應用研究 | 孔韌 | 11:10-11:35 | 關注 |
33-O-019 | 改良MoRSE描述符開發(fā)與應用 | 周業(yè)成 | 11:35-11:50 | 關注 |
33-O-020 | Organic crystal structure prediction via coupled generative adversarial networks and graph convolutional networks | 葉祝一帆 | 11:50-12:05 | 關注 |
閉幕式及頒獎 | 12:05-12:20 | |||
2024年06月16日 | ||||
第4時段 墻報(Poster) 國際會堂5層花城廳外圍 侯廷軍 | ||||
33-P-001 | 全新結(jié)構的Nav1.7選擇性鎮(zhèn)痛劑發(fā)現(xiàn)和活性評價 | 王高昂 | 15:00-17:00 | 關注 |
33-P-002 | 基于深度學習的癌癥藥物反應性預測研究 | 曾韻典 | 15:00-17:00 | 關注 |
33-P-003 | 基于深度學習和結(jié)構生成工作流的蛋白-多肽相互作用預測 | 戈婧萱 | 15:00-17:00 | 關注 |
33-P-004 | Delete:一站式先導化合物優(yōu)化模型 | 張昊天 | 15:00-17:00 | 關注 |
33-P-005 | 基于帕累托算法和蒙特卡洛樹搜索的多目標優(yōu)化分子生成方法 | 劉毅飛 | 15:00-17:00 | 關注 |
33-P-006 | 基于知識引導的層次化對比學習的化學反應基礎模型 | 吳佳璐 | 15:00-17:00 | 關注 |
33-P-007 | 基于酶促反應的酶功能預測通用模型 | 錢文佳 | 15:00-17:00 | 關注 |
33-P-008 | AttABseq:基于蛋白質(zhì)序列和深度學習的抗原-抗體親和力變化預測方法 | 金若凡 | 15:00-17:00 | 關注 |
33-P-009 | 用于先導化合物優(yōu)化的多位點λ動力學工作流 | 胡仁齡 | 15:00-17:00 | 關注 |
33-P-010 | 基于漏斗元動力學模擬的全新抗耐藥AR受體拮抗劑的發(fā)現(xiàn) | 陳海軼 | 15:00-17:00 | 關注 |
33-P-011 | 蛋白質(zhì)loop區(qū)高效高精度建模的深度學習范式 | 王天玥 | 15:00-17:00 | 關注 |
33-P-012 | 基于圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡和數(shù)據(jù)驅(qū)動分子指紋的化合物致突變性預測模型 | 李詩萌 | 15:00-17:00 | 關注 |
33-P-013 | 基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡的蛋白質(zhì)與配體結(jié)合親和力預測 | 彭寧康 | 15:00-17:00 | 關注 |
33-P-014 | 基于機器學習的化合物生物降解性預測及構效關系研究 | 殷紅巖 | 15:00-17:00 | 關注 |
33-P-015 | Admetlab 3.0: an updated comprehensive online admet prediction platform enhanced with broader coverage, improved performance, api functionality, and decision support | 付麗 | 15:00-17:00 | 關注 |
33-P-016 | Integrating Multiple Biological Representations to Predict Target Based on a Bayesian Machine Learning | 魏筱 | 15:00-17:00 | 關注 |
33-P-017 | 通過自由能計算理解多鏈蛋白-蛋白復合物的可逆結(jié)合過程 | 卞恒偉 | 15:00-17:00 | 關注 |
33-P-018 | COMET:多元組合式化合物靶標預測算法 | 王浩杰 | 15:00-17:00 | 關注 |
33-P-019 | 基于ColabDock和DSDP的PROTAC三元復合物建模方法 | 趙談封 | 15:00-17:00 | 關注 |
33-P-020 | 絕對結(jié)合自由能計算揭示第四代EGFR抑制劑的結(jié)合熱力學 | 周華欣 | 15:00-17:00 | 關注 |
33-P-021 | 一種基于相互作用全景圖預測蛋白-配體解離速率常數(shù)的遷移學習模型 | 李靖源 | 15:00-17:00 | 關注 |
33-P-022 | 蛋白質(zhì)-配體的結(jié)合與競爭性結(jié)合的解析計算和數(shù)值模擬 | 杜宇 | 15:00-17:00 | 關注 |
33-P-023 | 基于關鍵結(jié)構Mixup的分子屬性預測研究 | 汪澤鈺 | 15:00-17:00 | 關注 |
33-P-024 | 基于量子計算機的分子對接技術 | 查錦寅 | 15:00-17:00 | 關注 |
33-P-025 | 亞細胞靶向聚集誘導發(fā)光分子的可解釋預測:基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡 | 張世琛 | 15:00-17:00 | 關注 |
33-P-026 | 通過深度強化學習和虛擬篩選發(fā)現(xiàn)新型HIV-1整合酶p75蛋白抑制劑 | 孫海博 | 15:00-17:00 | 關注 |
33-P-027 | 合成必問(SynAsk):大語言模型助力有機合成 | 張崇煥 | 15:00-17:00 | 關注 |
33-P-028 | 基于結(jié)構的新型AR-GR雙拮抗先導化合物的發(fā)現(xiàn) | 戚文濤 | 15:00-17:00 | 關注 |
33-P-029 | 利用分子動力學模擬數(shù)據(jù)訓練針對環(huán)肽的深度學習自由能函數(shù) | 曾慶 | 15:00-17:00 | 關注 |
33-P-030 | 融合語言模型與幾何深度學習的基因組規(guī)模蛋白質(zhì)結(jié)合位點注釋 | 袁乾沐 | 15:00-17:00 | 關注 |
33-P-031 | 結(jié)合三元組損失和預訓練來提升深度學習對活性懸崖的預測能力 | 于鑫鑫 | 15:00-17:00 | 關注 |
33-P-032 | 基于GPU的大規(guī)模分子模型溶劑可及體積與表面積的計算 | 鞏立昌 | 15:00-17:00 | 關注 |
33-P-033 | 真實尺度下采用粗粒化分子動力學模擬研究mRNA-LNP自組裝過程及內(nèi)部結(jié)構 | 王瑞豐 | 15:00-17:00 | 關注 |
33-P-034 | Computational methods for unlocking the secrets of potassium channels: Structure, mechanism, and drug design | 王玲玲 | 15:00-17:00 | 關注 |
33-P-035 | LassoPred:套索肽結(jié)構預測工具 | 歐陽興宇 | 15:00-17:00 | 關注 |
33-P-036 | FormulationDT: 用于小分子藥物開發(fā)的人工智能制劑策略決策系統(tǒng) | 王南男 | 15:00-17:00 | 關注 |
33-P-037 | 應用基于網(wǎng)絡方法篩選調(diào)控NADPH代謝的天然產(chǎn)物 | 潘斐 | 15:00-17:00 | 關注 |
33-P-038 | MoERec:基于混合專家模型框架的藥物組合推薦 | 徐津航 | 15:00-17:00 | 關注 |
33-P-039 | MPID可極化力場在GPU上的實現(xiàn)和對生物大分子的模擬 | 譚巧珠 | 15:00-17:00 | 關注 |
33-P-040 | 深度學習驅(qū)動的天然產(chǎn)物生物合成導航系統(tǒng) | 曾濤 | 15:00-17:00 | 關注 |
33-P-041 | 通過無監(jiān)督層次符號回歸揭示定量分子結(jié)構-極性關系 | 劉丞軍 | 15:00-17:00 | 關注 |
33-P-042 | iDNDPs:基于知識圖譜的藥物作用路徑推理可解釋深度神經(jīng)網(wǎng)絡框架 | 李曉 | 15:00-17:00 | 關注 |
33-P-043 | 富勒烯衍生物信息檢索系統(tǒng)構建與應用 | 李佳 | 15:00-17:00 | 關注 |
33-P-044 | 基于機器學習的非核苷類冠狀病毒廣譜抑制劑活性預測模型的建立及應用 | 李泉潔 | 15:00-17:00 | 關注 |
33-P-045 | ChemFH: An Integrated Tool for Screening Frequent False Positives in Chemical Biology and Drug Discovery | 石少華 | 15:00-17:00 | 關注 |
33-P-046 | 多尺度計算揭示KRASG12C與α,β-不飽和羰基共價抑制劑之間的反應機制 | 嚴瀟 | 15:00-17:00 | 關注 |
33-P-047 | Nphos:蛋白質(zhì)N-磷酸化數(shù)據(jù)庫和預測器 | 趙明曉 | 15:00-17:00 | 關注 |
33-P-048 | 聚丙烯酰胺的酶催化降解研究 | 張恒 | 15:00-17:00 | 關注 |
33-P-049 | FormulationMM: A state-of-the-art computational platform to lead the computer-driven drug formulation | 張云森 | 15:00-17:00 | 關注 |
33-P-050 | 基于分子拓撲實現(xiàn)溶劑化酸性預測的通用深度學習策略 | 劉煦陽 | 15:00-17:00 | 關注 |
33-P-051 | 機器學習驅(qū)動的用于 mRNA 遞送的可電離脂質(zhì)的合理設計 | 吳依洋 | 15:00-17:00 | 關注 |
33-P-052 | 靶向 HBV 核衣殼蛋白的先導化合物發(fā)現(xiàn)與活性研究 | 胡雪萍 | 15:00-17:00 | 關注 |
33-P-053 | OptADMET: a web-based tool for substructure modifications to improve ADMET properties of lead compounds | 蟻佳才 | 15:00-17:00 | 關注 |
33-P-054 | 整合網(wǎng)絡藥理學和泛癌分析構建的中藥重定位方法:以黃芪-莪術復方在腫瘤治療中的應用為例 | 楊東力 | 15:00-17:00 | 關注 |
33-P-055 | 基于結(jié)構的虛擬篩選和生物學評價發(fā)現(xiàn)抗碳青霉烯耐藥鮑曼不動桿菌的新型BfmR抑制劑 | 雷太龍 | 15:00-17:00 | 關注 |
33-P-056 | 基于變分自編碼器的燃料分子設計 | 劉睿宸 | 15:00-17:00 | 關注 |
33-P-057 | PharmDE 2.0:用于藥物/輔料相容性預測的升級版人工智能系統(tǒng) | 賈淑怡 | 15:00-17:00 | 關注 |
33-P-058 | 阿爾茲海默癥機理猜想(計算腦科學) | liyan | 15:00-17:00 | 關注 |
33-P-059 | 基質(zhì)輔助激光解吸飛行時間質(zhì)譜中重疊同位素峰解卷積的新方法研究 | 陳安祺 | 15:00-17:00 | 關注 |
33-P-060 | 基于三維熒光和機器學習的核桃油真?zhèn)舞b別研究 | 尹小玥 | 15:00-17:00 | 關注 |
33-P-061 | NIRFluor:一個預測近紅外小分子熒光團光學特性的在線網(wǎng)絡平臺 | 王小芝 | 15:00-17:00 | 關注 |
33-P-062 | 功能化石墨烯材料對SARS-CoV-2 Mpro活性及吸附選擇性的漸進性調(diào)控 | 王佳文 | 15:00-17:00 | 關注 |
33-P-063 | 基質(zhì)輔助激光解吸/電離飛行時間質(zhì)譜結(jié)合化學模式識別 用于核桃油中廉價植物油的摻假鑒定 | 黃坤 | 15:00-17:00 | 關注 |
33-P-064 | 基于機器學習的智能化柱層析預測模型 | 吳文超 | 15:00-17:00 | 關注 |
33-P-065 | 基于納米火焰生物傳感器和數(shù)學分辨技術分析復雜食品基質(zhì)中多類真菌毒素 | 龍麗 | 15:00-17:00 | 關注 |
33-P-066 | 基于高光譜成像技術和多尺度多特征融合卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的陳皮貯藏年份鑒別方法 | 張嫣然 | 15:00-17:00 | 關注 |
33-P-067 | 三維熒光結(jié)合化學計量學鑒別清明前后的六安瓜片 | 任航 | 15:00-17:00 | 關注 |
33-P-068 | 化學反應的核磁共振光譜自動監(jiān)測 | 田梓靜 | 15:00-17:00 | 關注 |
33-P-069 | 紫外光譜結(jié)合化學計量學鑒別“互助”青稞酒 | 趙玉霞 | 15:00-17:00 | 關注 |
33-P-070 | HcbA1催化鹵代芳環(huán)脫氯的預反應態(tài)研究 | 籍順佳 | 15:00-17:00 | 關注 |
33-P-071 | 噴霧干燥蛋白制劑的機器學習預測研究 | 鄧家茵 | 15:00-17:00 | 關注 |
33-P-072 | 拉曼光譜與機器學習結(jié)合的微塑料高效識別研究 | 孫振麗 | 15:00-17:00 | 關注 |
33-P-073 | 化學計量學方法結(jié)合四維熒光技術用于桃仁工藝的判別分析 | 常海燕 | 15:00-17:00 | 關注 |
33-P-074 | 基于激發(fā)發(fā)射矩陣熒光指紋圖譜的武夷山牛欄坑肉桂茶摻假判別 | 方煥 | 15:00-17:00 | 關注 |
33-P-075 | 一種新穎的單分類卷積自編碼器結(jié)合激發(fā)-發(fā)射矩陣熒光光譜 用于食品的真?zhèn)舞b別 | 閆曉琴 | 15:00-17:00 | 關注 |
33-P-076 | 近紅外光譜結(jié)合分子模擬揭示聚乙烯醇的冰生長抑制機制 | 王海朋 | 15:00-17:00 | 關注 |
33-P-077 | 基于近紅外光譜和計算機視覺技術結(jié)合深度學習算法的食品真實性鑒別研究 | 鄧焯文 | 15:00-17:00 | 關注 |
33-P-078 | 深度學習技術革新熒光分子設計 | 朱宇晨 | 15:00-17:00 | 關注 |
33-P-079 | 前表面激發(fā)-發(fā)射矩陣熒光指紋圖譜結(jié)合機器學習方法用于新會陳皮的儲存年份鑒別 | 陳悅 | 15:00-17:00 | 關注 |
33-P-080 | SWI/SNF染色質(zhì)重塑復合物相關基因作為泛癌潛在生物標志物和治療靶點的評估 | 莊楷 | 15:00-17:00 | 關注 |
33-P-081 | 激光誘導擊穿光譜結(jié)合機器學習的爐渣中Ti,F(xiàn)e,Si快速定量分析研究 | 蔡琪 | 15:00-17:00 | 關注 |
33-P-082 | 基于多模態(tài)學習的氣相色譜保留時間預測 | 林京龍 | 15:00-17:00 | 關注 |
33-P-083 | 基于機制藥代動力學模型預測曲安奈德混懸液的人體內(nèi)微球釋放和關節(jié)吸收 | 朱金穎 | 15:00-17:00 | 關注 |
33-P-084 | 優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡輔助熒光方法測定化妝品中的五種芳香胺 | 何家榮 | 15:00-17:00 | 關注 |
33-P-085 | 利用深度學習挖掘高光譜成像中的圖像和光譜信息進行杭白菊高通量無損產(chǎn)地鑒定 | 董明月 | 15:00-17:00 | 關注 |
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