AI药物设计组简介
  AI药物设计组隶属于黑龙江省农业微生物重点实验室向文胜教授团队，专注于人工智能微生物农药设计，主要从事基于人工智能技术的药物靶标相互作用预测、药物靶标亲和力预测、微生物次级代谢产物及抗生素预测、新型微生物农药虚拟筛选及结构预测、蛋白药物结构预测等相关研究工作。
  AI药物设计组日常事务和科研工作由周长建老师具体负责，周老师是东北农业大学高级工程师、硕士研究生导师、全国计算机技术与软件专业技术系统分析师（高级资格），在人工智能、机器学习、计算生物学领域具有丰富的研究及开发经验。目前，AI药物设计组已经建成一批由研究生和本科生共同参与的科研团队，近年来组内培养的本科生主持多项国家/省级SIPT项目；获得全国IPv6技术创新大赛，“挑战杯”、“互联网+”、省“知识产权杯”高校创新大赛等国家及省部级奖项10余项；申请国家发明专利13项，获授权6项；登记软件著作权80余项。
  AI药物设计组欢迎具有创新精神和科研兴趣的同学报考研究生，欢迎对人工智能药物设计感兴趣的本科生加入，也欢迎国内外高校研究生或高年级本科生来实验室客座访问交流。

主要研究方向

• 农药大模型开发与设计: 建立寒地农药化合物分子数据平台，开发农药大预言模型统一框架，开展化合物分子属性预测，农药化合物结构预测与生成等相关研究。
• 药物-靶标相互作用预测、药物-靶标结合亲和力预测: 利用最前沿的人工智能技术，设计AI模型，可以在给定的化合物数据库里面精准预测与特定靶标发生相互作用的特定化合物，并预测出药物和靶标相互结合的亲和力概率值，为湿实验进行前导化合物筛选，旨在减少人力物力浪费，缩短药物发现的时间。
• 微生物天然药物虚拟筛选: 微生物天然药物以天然微生物为主要活性成分，具备对环境污染小、对非靶生物影响小、残留少，绿色、环保等特点。课题组根据前期发现的致病菌靶点，设计人工智能算法，从天然药物库中筛选出具备抗菌活性的天然药物成分，缩短药物发现周期。
• 特定功能新药生成: 对于难以从数据库中筛选出高活性的药物情况，课题组利用生成式人工智能技术训练特定的模型，可以针对特定的靶标生成具有特定功能的化合物或功能蛋白质，然后再通过生物学进行药物创制工作。