刘志红 - 广东省微生物研究所 -

个人简介

主持项目（省部级以上）： 1. 国家自然科学基金青年基金，81703416，靶向RANKL-NFκB通路的抗骨质疏松活性天然产物的发现及其机制研究，2018/01-2020/12，在研，主持 2. 广东省医学科学技术研究基金，A2017071，基于FPPS别构位点的计算模拟及其抑制剂的发现，2017/06-2019/06，已结题，主持 3. 广东省科学院“千名博士（后）计划”引进专项, 2019GDASYL-0103009, 靶向NR4A1拮抗剂的筛选及其促进白色脂肪米色化功能研究，2019/01-2021/12，在研，主持

研究领域

化学信息学、生物信息学及计算机辅助药物设计，主要集中在基于人工智能技术的药物虚拟筛选方法开发以及应用，化学/生物/中药数据挖掘与可视化，基于NGS的微生物组学数据分析，基于分子动力学模拟的生物大分子结构与功能关系研究。

近期论文

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1. Liu, Z.; Huang, D.; Zheng, S.; Song, Y.; Liu, B.; Sun, J.; Niu, Z.; Gu, Q.; Xu, J.; Xie, L. Deep Learning Enables Discovery of Highly Potent Anti-Osteoporosis Natural Products. Eur. J. Med. Chem. 2020, 112982. https://doi.org/10.1016/j.ejmech.2020.112982. 2. Liu, Z.; Cai, C.; Du, J.; Liu, B.; Cui, L.; Fan, X.; Wu, Q.; Fang, J.; Xie, L. TCMIO: A Comprehensive Database of Traditional Chinese Medicine on Immuno-Oncology. Front. Pharmacol. 2020, 11. https://doi.org/10.3389/fphar.2020.00439. 3. Liu, Z.; Du, J.; Fang, J.; Yin, Y.; Xu, G.; Xie, L. DeepScreening: A Deep Learning-Based Screening Web Server for Accelerating Drug Discovery. Database, 2019, 1–11. https://doi.org/10.1093/database/baz104. 4. Liu, Z.; Du, J.; Yan, X.; Zhong, J.; Cui, L.; Lin, J.; Zeng, L.; Ding, P.; Chen, P.; Zhou, X.; et al. TCMAnalyzer: A Chemo- and Bioinformatics Web Service for Analyzing Traditional Chinese Medicine. J. Chem. Inf. Model. 2018, 58 (3), 550–555. https://doi.org/10.1021/acs.jcim.7b00549. 5. Liu, Z.; Ding, P.; Yan, X.; Zheng, M.; Zhou, H.; Xu, Y.; Du, Y.; Gu, Q.; Xu, J. ASDB: A Resource for Probing Protein Functions with Small Molecules. Bioinformatics 2016, 32 (11), 1752–1754. https://doi.org/10.1093/bioinformatics/btw055. 6. Liu, Z.; Zhou, J.; Wu, R.; Xu, J. Mechanism of Assembling Isoprenoid Building Blocks 1. Elucidation of the Structural Motifs for Substrate Binding in Geranyl Pyrophosphate Synthase. J. Chem. Theory Comput. 2014, 10 (11), 5057–5067. https://doi.org/10.1021/ct500607n. 7. Liu, Z.; Zheng, M.; Yan, X.; Gu, Q.; Gasteiger, J.; Tijhuis, J.; Maas, P.; Li, J.; Xu, J. ChemStable: A Web Server for Rule-Embedded Na？ve Bayesian Learning Approach to Predict Compound Stability. J. Comput. Aided. Mol. Des. 2014, 28 (9). https://doi.org/10.1007/s10822-014-9778-3.