理工学院学生隋昊臣在Biomolecules期刊上发表论文
香港中文大学（深圳）理工学院本科生隋昊臣同学（2015级统计学与数据科学专业）与朱宝亭教授的学术论文在Biomolecules期刊上成功发表。
Biomolecules 生物分子（ISSN 2218-273X）是一本国际同行评审的开放获取期刊，专注于生物物质及其生物功能、结构、与其他分子的相互作用，以及它们的微环境以及生物系统。期刊目前位于生物化学与分子生物领域Q1区，影响因子为4.6。
作者档案
隋昊臣
学院：理工学院
书院：学勤书院
专业：统计学与数据科学
高中：四川省成都七中
隋昊臣同学是我校理工学院四年级统计学与数据科学专业学生，本论文的共同第一作者，其高中毕业于成都七中。隋同学于大二下学期进入了朱宝亭教授的药物开发实验室。目前，他已有一篇一作论文发表，一篇一作论文接收。他的研究领域包括数据科学，机器学习，计算生物，量子化学以及量化金融。
隋昊臣同学（左）与到时朱宝亭教授（右）
导师简介
朱宝亭教授
朱宝亭教授现任香港中文大学（深圳）理工学院副院长，和教授。他的研究领域涵盖基础分子药理学、肿瘤药理学、及疾病分子机理学。主要研究重点是关于甾体激素及食源性化合物在癌症预防和治疗中的作用以及它们在细胞和分子水平上的作用机理。他已在国际上以第一或通讯作者发表了近130余篇高质量科学论文，引用约8000次。
论文介绍
发表期刊：Biomolecules
期刊简介：Biomolecules 生物分子（ISSN 2218-273X）是一本国际同行评审的开放获取期刊，专注于生物物质及其生物功能，结构，与其他分子的相互作用，以及它们的微环境以及生物系统。期刊目前位于生物化学与分子生物领域Q1区，影响因子为4.6。
论文题目：Stimulation of the Production of Prostaglandin E2 by Ethyl Gallate, a Natural Phenolic Compound Richly Contained in Longan
论文摘要：本文通过结合生物实验与计算模拟的方式，探究了环氧化酶（COX）蛋白中的过氧化物酶催化和再激活的分子机理，并首次发现没食子酸乙酯类药物小分子在进入下图所示的COX蛋白位点之后，可以通过电子转移等机理产生药效作用，进而促进相关蛋白酶的再次活化并有效防止其发生自杀失活现象。因为没食子酸乙酯是龙眼中的主要功能化合物之一，所以本研究为龙眼具有“生火”的药理作用提供了分子机理和解释。另外，本文的发现对设计以COX为靶点的新型药物具有指导意义和参考价值。
对话
Q1: 开始这篇论文的契机是什么？这篇论文是有关酸乙酯和生物酶的研究，学长的专业是统计学与数据科学，在研究当中负责哪一个部分，专业知识给了你哪些帮助？
A1: 我认为能开始这篇论文乃至我所负责的整个项目的契机便是一个人的自主科研能力与主动与教授交流的能力。
在自主科研方面，因为我的本科是数据科学专业，但是整个诺奖研究院的科研方向为药物开发，缺少足够的生物知识让我在科研起步阶段感觉到了很大的压力。我当时的做法是搜集与我课题相关的各种期刊论文，进行逐一详细阅读标记，记录其论文中操作的关键点，并通过自学进行验证。整个科研过程中，我基本上将空闲时间全部投入到了实验室的工作中，经常一下课便去实验室继续数据测试。在这样的高强度自学过程中，便会发现自己对项目的理解和对问题的直觉会大大提升。
在主动与教授交流方面，因为高强度的自学必然会带来许多自己无法解决的生物方面问题，我每天会主动联系朱教授进行一对一的问题探讨。其实和朱教授这样的大牛保持每天的交流是我整个项目成功的最重要的一点。在和朱教授交流的过程中，一些自己的疑惑点会被迅速解答，一些潜在的未知问题可以得到很深入的分析建议。同时，教授的经验保证了我在项目的前进道路上不会走偏，大大提高了我的科研效率。
在这样的科研积淀中，通过不断的交流和学习，便会开始尝试解决一些目前科研界尚未解决的问题点，这些问题点也最终成为了我推进项目的目标与动力所在。
我们的实验室大体可以分为实验组和计算组。我在研究中主要负责整个计算建模的工作。我的计算方面工作包括统计建模分析，生物数据挖掘，生物分子对接模拟，分子动力学模拟和量子化学计算。我们需要学会利用数据对潜在的生物药物分子进行前期筛选，利用计算生物软件对筛选出的药物分子进行蛋白质测试动态模拟以及利用量子化学软件对模拟的各种化学参数进行计算预估。
可能很多人会觉得数据科学和生物不怎么挂钩，但是我对数据科学的理解为其就是一个工具包，需要我们将其应用到各种领域去，而生物便是我所发现的数据科学一大应用领域。首先，数据科学培养了我对数据的一种敏感性，所以在面对大量生物数据的时候，我会很容易地发现数据之间的关系并选择合适的模型进行搭配测试。其次，数据科学本身就需要我们有很强的技能组合能力，所以其让我能将数据挖掘建模，计算生物模拟，量子化学计算三大计算版块有效的结合起来并测试出最佳计算方案。
Q2: 作为一名数据科学的大四学长，你对学弟学妹们有什么建议吗？在咱们学校学习的这三年，你觉得自己最大的改变是什么？收获是什么？遗憾又是什么？
A2: 作为一名数据科学的学生，我觉得数据科学最重要的就是要多去应用。课堂上我们会学到一些统计，机器学习，数据库等的理论知识，但这是远远不够的。我们学校有各种各样可以利用到我们专业知识的科研项目，我们应该主动去联系相关的教授，多去尝试一些科研项目方面的应用。同时，网络上目前也有许多数据科学方面的全球性竞赛，我们在闲暇的时候可以多去参加一些比赛，积累比赛中的各种建模方法，这样也有助于我们更好的理解自己的专业知识。
在学校的这三年，我觉得自己最大的改变就是主动性强了很多，敢于主动去找大牛教授们直接交流想法问题，敢于直接参加一些大型活动积累自己的人脉，同时在课程学习的基础上也能主动去尝试一些挑战来增强自己的知识储备。我觉得这种能力的收获是十分宝贵的，但也正因为在香港中文大学（深圳），才让我有了更多的可能让自己发生蜕变。当然遗憾就是自己快要毕业了哈哈。
文案：刘浩翔（2017级理工学院、思廷书院）
