我們利用理論與計算手段研究生物大分子與低維納米材料的性質。研究方向包括：

• 天然無序蛋白質；
• 二維納米材料；
• 機器學習在化學中的應用。

 

1. 天然無序蛋白質

 

       天然無序蛋白質是近年來發現的一類特殊的蛋白質，它們在生物體内廣泛存在，雖然沒有特定的三維結構，但卻具有正常的生物學功能，參與了細胞中很多重要的生理與病理過程。對天然無序蛋白質的研究，不但有助于揭示蛋白質結構和功能關系的本質，而且可以對很多疾病的治療提供新的思路。我們利用理論分析與計算機模拟的手段研究天然無序蛋白質的構象統計與分子識别、揭示其微觀作用機制，以期為相關的實驗研究及應用提供觀念上的借鑒與參考。

[1] Luhao Zhang, MaoDong Li and Zhirong Liu*. A comprehensive ensemble model for comparing the allosteric effect of ordered and disordered proteins. PLOS Comput. Biol. 14 (12), e1006393/1-22 (2018).

[2] Zhirong Liu* and Yongqi Huang. Advantages of proteins being disordered. Protein. Sci. 23 (5), 539-550 (2014). （特邀綜述）

[3] Yongqi Huang and Zhirong Liu*. Kinetic advantage of intrinsically disordered proteins in coupled folding-binding process: a critical assessment of the "fly-casting" mechanism. J. Mol. Biol. 393 (5), 1143-1159 (2009).

媒體報導：配體雲：天然無序蛋白質與小分子的相互作用

 

2. 二維納米材料

 

       以石墨烯（graphene）為代表的二維納米材料具有諸多新奇物性，是活躍的前沿研究領域。我們發展相關的模型與方法，結合第一性原理計算的手段系統研究二維納米材料的能帶結構、輸運性質和電子-聲子-光子相互作用。具體研究内容包括：二維材料的載流子遷移率；應變等方式對能帶結構的調控；二維材料的拉曼光譜；電荷轉移。

[1] Jinying Wang, Shibin Deng, Zhongfan Liu, and Zhirong Liu*. The rare two-dimensional materials with Dirac cones. Natl. Sci. Rev. 2 (1), 22-39 (2015).

[2] Zhenzhu Li, Jinying Wang, and Zhirong Liu*. Intrinsic carrier mobility of Dirac cones: the limitations of deformation potential theory. J. Chem. Phys. 141 (14), 144107/1-9 (2014).

[3] Yang Li, Xiaowei Jiang, Zhongfan Liu, and Zhirong Liu*. Strain effects in graphene and graphene nanoribbons: the underlying mechanism. Nano Res. 3 (8), 545-556 (2010).

媒體報導：利用應變下的拉曼響應确定各向異性黑磷的晶格方向

 

3. 機器學習在化學中的應用

 

      由深度學習的發展所推動的機器學習與人工智能領域在近幾年取得了迅猛的發展，對包括化學在内的諸多學科也産生了重大的影響。針對機器學習可能給化學學科所帶來的挑戰與機會，我們積極探索機器學習（特别是強化學習）在化學中的應用。例如，我們将多臂老虎機的UCB算法改造用于天然無序蛋白質的需要藥物篩選，大大提高了篩選的效率。

[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 (11), 6800-6806 (2021). （媒體報導：AI助力無序蛋白藥物虛拟篩選，多臂老虎機再顯神通）

[2] Fan Jin and Zhirong Liu*. Inherent relationships among different biophysical prediction methods for intrinsically disordered proteins. Biophys. J. 104 (2), 488-495 (2013).