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美国达拉斯Southern Methodist University计算化学与分子动力学博士2019秋季入学
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位于美国得克萨斯州达拉斯市南卫理公会大学（smu）化学系计算化学专业的陶鹏教授课题组招收2019秋季入学的博士研究生。 我们是位于美国得克萨斯州达拉斯中心南卫理公会大学化学系计算化学专业的计算化学与生物学科研团队。目前组内成员有导师，四名博士生，以及两名本科生组成。导师有丰富的计算化学与生物学方法发展与实际应用的经验。目前已经发表学术论文34篇。目前课题组的研究方向包括发展并应用蛋白别构调节的分子动力学方法，通过反应机理的计算研究酶蛋白的进化历程，以及基本的分子动力学的方法发展。我们在使用qm/mm与分子动力学方法研究酶反应机理方面有精深的研究。最近我们在应用机器学习与人工智能的方法进行分子与蛋白功能结构的动态模拟的研究中取得较大进展。本课题组未来的科研方向包括发展机器学习与人工智能在分子动力学模拟中的应用，进一步提高目前业界酶反应机理模拟的水平，并巩固我们在酶蛋白机理模拟方法发展的领先地位。最近smu全面升级的只面对本校师生开放的拥有最新配置的高速计算机集群所提供的丰富计算资源将成为我们课题组的进一步提高科研能力的强大后盾。由于最近的出色科研成果，今年我们课题组获得了竞争异常激烈的美国国家自然科学基金（nsf）提供的为期五年的career研究基金和美国国立健康研究院（nih）提供的为期三年的r15研究基金。 欢迎有相关背景（分子力学，蛋白结构模拟，量子力学，机器学习或者人工智能）并有志在计算化学与生物学的方法发展与实际应用方面有所建树的同学加入我们的团队。所有的博士研究生都会得到每年$25000生活费用。在生活消费较低的达拉斯地区，你的生活质量会有相当的保障。 如果你有能力与动力做最好的科研，我们就会提供最好的发展平台供你发挥。我们组即将毕业的博士生周洪宇同学迄今已经发表了三篇第一作者以及五篇第二作者的科学论文，另有三篇第一作者论文已经投稿。 我们缺的不是机遇，我们需要的是能够把握机遇的人。 我们学校的要求必须有gre与英语（托福或者雅思）成绩。gre没有具体分数要求，托福最低80分。 英语很重要，但更重要的是你追求学术梦想的动力与能力！ 需要提醒的是，要在我们的领域里获得成功，第一需要的是你对计算科学和计算机算法与编程天生的兴趣。第二需要对自然与生命科学内在规律强烈的好奇。第三还必须耐得住寂寞和不向任何困难低头的勇气。以上三条缺一不可。 感兴趣的同学请与导师professor peng tao (陶鹏)直接联系. 请把详细cv，成绩单，两到三个推荐人的联系方式发至导师信箱，并简略说明你的学术背景与兴趣。邮件英文或者中文均可。 欢迎有兴趣的同学与陶鹏教授（电子邮件地址ptao@smu.edu）或者任何目前组里的成员联系交流以取得对本课题组的进一步了解。 请对本课题组感兴趣并准备提交申请的同学务必在提交正式申请前与陶鹏教授直接联系，并在申请材料中提及陶鹏教授的名字。多谢！ 邮件地址：ptao@smu.edu 实验室主页：http://faculty.smu.edu/ptao southern methodist university (南卫理公会大学) 简介 南卫理公会大学始建于1911年，占地210英亩，现有学生约1.1万人。该校校园风景优美，被the princeton review评为全美top10最美校园之一。 南卫理公会大学是卡耐基基金会指定的国家一类研究型大学之一，2017年us news国家大学综合排名56位。最近化学系的实力有了极大提升。目前本系所有的年轻教授都有美国国家研究基金支持。可以预见smu化学系的排名很快就有极大提升。 自19世纪以来，smu培养了众多世界知名的杰出校友，包括前美国第一夫人劳拉·布什；亨特石油公司董事长 ray hunt；德州仪器首席执行官兼董事长jerry junkins；美国航空公司总裁兼美国航空集团董事长托马斯·霍顿；英国石油公司首席执行官罗伯特·杜德利；诺贝尔奖得主james cronin等等。 南卫理公会大学座落于美国德克萨斯州达拉斯市区。该都市区是全美第四大城市群，被福布斯杂志评为全美最适宜就业的城市首选。同时作为全美消费水平最低的城市之一，也被评为全美最适宜人类居住的城市。商业与交通极为发达，拥有全美第二大的国际机场和数目位于全美第三的世界500强企业总部。文化生活丰富，有多家全美知名的艺术馆，还有久负盛名的达拉斯小牛队。  maneframe2-pano-980px.jpg  smu02.png  smu03.png 我们最新发表的两篇计算方法发展的文章： t-distributed stochastic neighbor embedding method with the least information loss for macromolecular simulations hongyu zhou, feng wang , and peng tao* doi: 10.1021/acs.jctc.8b00652 https://pubs.acs.org/doi/10.1021/acs.jctc.8b00652 redan: relative entropy-based dynamical allosteric network model hongyu zhou & peng tao https://doi.org/10.1080/00268976.2018.1543904 [ last edited by smurecruit on 2018-11-15 at 11:59 ] 课题组最新文章： Allosteric mechanism of the circadian protein Vivid resolved through Markov state model and machine learning analysis Hongyu Zhou, Zheng Dong, Gennady Verkhivker, Brian D. Zoltowski, Peng Tao https://journals.plos.org/plosco ... ournal.pcbi.1006801 [ Last edited by smurecruit on 2019-3-3 at 01:43 ] |
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