• 电子与计算机工程副教授
杨沈

教育背景

  • 波士顿大学系统工程博士- 2008年
  • 中国科学技术大学自动化学士- 2002年

研究兴趣

  • 用于生物分子、系统和数据建模的算法。

    • 算法:
      • 优化和机器学习
      • 系统和控制
    • 应用程序:
      • 蛋白对接、蛋白与药物设计
      • 系统与合成生物学
      • 组学

奖励和荣誉

  • 国立卫生研究院,国立普通医学研究所,2017年,最大化早期研究者研究奖(MIRA

选定的出版物

  • 曹勇,陈涛,王智,沈勇,“群体优化的学习”,神经信息处理系统(NeurIPS) 32: 15018-15028, 2019。
  • 曹勇,孙勇,M Karimi, H Chen, O Moronfoye and Y Shen,“用弱监督回归预测错义变异的致病性”,《人类基因工程学报》,40(9):1579-1592,2019。
  • M Karimi, Wang Z, Shen Y,“深度亲和:基于统一递归和卷积神经网络的复合蛋白质亲和的可解释深度学习”,生物信息学35(18):3329-3338,2019。
  • 沈勇,“iCFN:一种高效的多状态蛋白质设计算法”,生物信息学34(18):i811-i820, 2018。
  • Chen H, Sun Y, Shen Y,“Predicting Protein Conformational Changes for Unbound and Homology Docking: Learning from Intrinsic and Induced Flexibility”,chinese journal of molecular biology, 85(3), 544-556, 2017。
  • T Oliwa和Y Shen,“基于遇到复合物的蛋白质相互作用模型构象变化的正态模式分析框架”,生物信息学31(12),i151-i160, 2015。
  • W Toy, Y Shen, H Won, B Green, RA Sakr et al.,“激素抵抗性乳腺癌中ESR1配体结合结构域突变”,《自然遗传学》,45(12),1439-1445,2013。
  • Shen Y,“Improved Flexible Refinement of Protein Docking in CAPRI rounds 22-27”,蛋白质:结构、功能和生物信息学81(12),2129-2136,2013。
  • MD Balbas, MJ Evans, DJ Hosfield, J Wongvipat, VK Arora等,“基于突变的抗雄激素耐药性的合理药物设计”,eLife 2, e00499, 2013。
  • Shen Y, m . Gilson和B Tidor,“电荷优化理论的诱导配体”,化学学报8(11),4580-4592,2012。