2022年全球前2%顶尖科学家名单公布！
最近，斯坦福大学发布了2021年世界前2%顶尖科学家名单(Worlds Top 2%Scientists 2021)。在众多行业科研领袖中，智峪生科学CEO凭借在生物信息技术和合成生物学领域的杰出成就，王生博士正式入选2021年世界前2%的顶尖科学家年度科学影响力(single recent year impact)榜单。
生物计算风正在兴起。现在是时候做点什么了。我们希望利用人工智能或计算方法，从零开始实现点石成金的效果，最终在生命科学领域找到真正的‘灵丹妙药’。王盛曾说。
获得生物计算领域世界顶尖科学家奖
能够入选世界前2%的顶尖科学家，意味着该科学家在学科领域的研究已经处于世界顶尖水平，为该领域的发展做出了突出贡献。
据了解，斯坦福大学John P.A.Ioannidis教授团队与Elsevier旗下Mendeley Data发布，基于Scopus利用六个关键因素对数据库进行评分：总引用量、h因子、hm由近700万科技工作者引用的因素、单独作者、单独作者或第一作者、单独作者、第一作者或最后作者文章，筛选出世界顶尖2%的科学家，包括22个领域和176个子学科。
具体来说，榜单分为终身科学影响力榜(1960-2021)和2021年科学影响力榜两个榜单。
智峪生科CEO2021年，2021年世界顶尖科学家年度科学影响力的2%(single recent year impact)榜单。
来源：Elsevier
下载链接原文和排名数据:https://elsevier.digitalcommonsdata.com/datasets/btchxktzyw
据了解，王盛博士在蛋白质结构预测、筛选、生命科学等国际知名企业有10多年的工作经验，是蛋白质结构预测方法RaptorX核心开发者、蛋白质结构预测方法tFold项目负责人先后在芝加哥大学TTIC、KAUST以及腾讯AI Lab其他科研机构和跨国公司负责多个项目的开发和上市产品。
目前，王盛博士在国际权威期刊上发表了60多篇论文H-index总引用次数高达6、387次，相关成果无疑证实了王胜在学术界和产业界的地位。
以生物计算引领生物技术革命
AI技术的飞速发展给生物技术带来了革命性的发展机遇，不断拓展人类认知的边界。比如，Alphafold大多数蛋白质结构的预测结果已达到人类使用冷冻电镜等复杂仪器观察和预测的水平，这是蛋白质结构预测前所未有的巨大进展。通过这项技术，DeepMind以前无法想象的蛋白质结构已经预测白质结构！
技术突破带来的新市场也吸引了一群具有技术和动力的年轻科学家。
智峪生科据悉CEO王胜博士领导的技术团队在前期推出了高通量、高精度、全生态、全过程生物计算平台玉云ZCloud平台上的各种模块也帮助50多家生物技术企业和学术机构完成了对50多万蛋白质和核酸结构的预测，并可以从海量序列库中挖掘出以前未发现的生物元素，对人体健康、猴痘候选疫苗、动物免疫、生物合成产品等现实世界问题实世界问题的研究。
根据早期的公共信息，基于人工智能计算技术，今年上半年，智宇生科知名生物技术公司合作，主要关注高端困难蛋白质原料和辅助试剂的开发和生产CRO公司在高通量辅助药物设计和新药分子发现方向合作，真正让AI+实际项目实施分子设计。
对微生物感染的潜在药物分子进行研究ADC寻找最合适的短肽药物linker；对药物研发平台进行机理解释和分子优化设计..事实上，在今年6月猴痘疫情传播期间，智峪生科以峪云为基础ZCloud该平台仅几天就发布了600多个猴痘蛋白质组的全蛋白结构预测，并对蛋白质功能进行了详细清晰的注释，帮助世界各地的科学家开展基于蛋白质结构的猴痘病毒疫苗和药物设计。
人工智能在现实世界中的作用远不止于此。我相信生物计算在整个生命科学产业中会有很大的成就。我们希望另辟蹊径，探索AI或者生物计算在合成生物学领域的潜力，探索这些方法在合成生物学领域会带来什么惊喜。与使用有限已知元件进行产品研发不同，通过从数千万甚至数亿宏基因组挖掘未知元件，结合一些元件设计技术可以扩展近乎无限的元件库，打破固有元件库的限制，开发当前技术无法生产的产品，可以大大扩大合成生物学的选择范围，从根本上解决难得的问题，谈到未来，王的发展，王盛说。
在基础上，合成生物学需要设计和实现催化元件、调节元件、感应元件和结构元件等各种底层元件。
智峪生科在这方面从未停止探索。除核心催化元件(如酶)的设计和改造外，ZCloud平台上的一系列算法打开了单体核酸(如:RNA）以及蛋白质核酸复合物的结构计算，实现了调节元件的精确设计。并基于RNA合成生物学领域广泛探索了调节元件的许多重要功能特性。通过其标准化和自动化设计，ZCloud该平台还在一定程度上实现了合成生物学承诺的工程设计理念。
未来，智宇生科依托强大的大分子计算设计能力，可以根据客户需求创建合成生物产品的蓝图。另一方面，公司还掌握了各种生产工艺，包括放大、工艺研发、菌种设计和代谢工程，并根据上游输出预测和设计结果开始合成生物布局。
王胜和智峪生科的想法和经验是中国合成生物学实体产业的缩影。他们以难以想象的速度参与建设，完善合成生物自动化、智能化、工业化落地渠道，帮助他们AI合成生物学赋能DBTL加大工艺流程，降低现有产品成本，提高效率，扩大合成生物学新产品范围。虽然距离上述想法的真正实现还有很长的路要走，但合成生物学经历了一个从零开始的过程，爆发出数千亿美元的市场前景。
在王盛看来，AI更多的工业化困难也可以在生物信息领域得到解决。当以往的模式不再有市场空间时，这些技术创始人将重新开放现实，找到改变的道路。我相信，在未来，智宇生可以通过AI技术进一步赋能合成生物学，改善医学、能源、环境、消费等相关领域，为生物技术带来可见革命！
