重磅来袭 | 号外号外！诺贝尔化学奖得主Michael Levitt教授即将造访杭医！

1、了解蛋白质和核酸的分子结构和功能，以便对结构和功能做出准确的预测。

教授团队正在使用分子动力学模拟和分子建模对这个问题进行双管齐下的攻击。

（1）模拟尝试以尽可能准确的方式再现大分子的结构，热力学和动力学性质。从原子与经典运动定律之间的相互作用的简单但逼真的表达式开始，他们计算出一个轨迹，该轨迹指定每个原子的位置和速度作为时间的函数。计算结构之间的时间步长很小，为10-15秒，他们需要将数十万组原子坐标减少为简单的连贯描述。教授团队以合理的保真度模拟了由数千个水分子包围的几种不同蛋白质的可测量的静态和动态特性。在不同温度下的模拟已经允许探索蛋白质变性的整个蛋白质和蛋白质二级结构的小片段（α-螺旋和εÉ≈-hairpins）的途径。溶液中DNA双螺旋区段的伴随研究保留了经典的双螺旋，同时仍然显示了大量有趣的运动。

（2）分子模拟试图使用已知的三维结构和能量最小化作为补充指南来构建大分子模型。该工作的具体实例包括抗体可变结构域的自动建模，同源蛋白质的一般建模和DNA碱基对错配的研究。他们试图回答的问题包括：蛋白质如何通过单一氨基酸变化来稳定？DNA序列如何引起双螺旋构象和稳定性的局部变化？广泛使用复杂的编程，序列和结构数据库以及计算机图形。

2、预测多肽链折叠成具有独特天然结构的蛋白质，特别强调疏水力如何影响该途径。

教授团队期望疏水相互作用能够有利地支持更像原生的结构。以这种方式，在最终折叠状态下存在的相同的稳定相互作用可搜索易处理。

3、从序列预测蛋白质结构而不考虑折叠过程。

这种预测依赖于公认的范例，即相似的蛋白质序列意味着类似的三维结构。教授团队专注于同源建模中最难的问题：近乎原生的结构的细化，使其更像是蛋白质的实际天然结构。他们还关注于它们从共同祖先序列的进化所产生的所有蛋白质序列的一般相似性如何影响蛋白质宇宙的性质。

4、大型大分子复合物的中尺度模拟，如RNA聚合酶和哺乳动物伴侣蛋白。

在这项与实验主义者密切合作的工作中，教授团队使用新的变形策略与扭转角度空间中的正常模式分析相结合，以克服由这些关键的，生物医学上重要的系统的大小和复杂性引起的问题。所有这些工作取决于分子结构在力场方面的表示方式，该力场允许计算系统的势能。他们使用各种各样的能量函数，从基于知识的统计电位扩展到每个残基的单个交互中心，到量子力学力场，包括电感效应和极化。

5、作为计算生物学的先驱，教授仍然积极参与各个领域的领域建立了概念和理论框架。

更具体地说，Levitt教授编写和维护所有类型的计算机程序，包括大型模拟包和分子图形界面。他还开发了Perl脚本的高级专业知识，以及Office套件程序（Word，Excel和PowerPoint）的高级使用。