课题组简介

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       我们利用理论、计算与模拟手段研究生物大分子与低维纳米材料的性质。目前的研究方向主要包括:天然无序蛋白质的构象统计与分子识别;二维纳米材料的能带结构、输运性质和电子-声子-光子相互作用;机器学习在化学领域中的应用。

       近年研究成果包括:揭示了天然无序蛋白质动力学优势的根源,提出了“配体云”的概念;建立了二维狄拉克材料的本征迁移率新理论,并通过计算揭示了相关体系的丰富性质。已发表论文130多篇,SCI引用超过四千次。 <...

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代表性论文

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  1. 1. Bin Chong, Yingguang Yang, Zi-Le Wang, Han Xing, and Zhirong Liu*. Reinforcement learning to boost molecular docking upon protein conformational ensemble. Phys. Chem. Chem. Phys. 23, 6800 (2021).
  2. 2. Qiaojing Huang, Maodong Li, Luhua Lai*, and Zhirong Liu*. Allostery of multidomain proteins with disordered linkers. Curr. Opin. Struct. Biol. 62, 175 (2020).
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