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科學與生活
2019年7月美國生物化學和分子生物學會頒布了2020年度DeLano獎獲獎人，密西根大學教授張陽獲得了該獎項，成為了該獎項自2011年度成立以來第一位獲獎的華人科學家。
“DeLano獎是美國生物化學和分子生物學會（American Society for Biochemistry and Molecular Biology，簡稱ASBMB）設立的一個獎項。該獎是由Warren L.DeLano家族資助，用來紀念美國生物信息學家Warren L.DeLano博士。DeLano博士2009年去世，年僅37歲。他開發的PyMOL軟件是分子生物學領域最著名，也是使用最為廣泛的，生物分子結構顯示以及藥物設計的開源軟件。DeLano獎的全稱是ASBMB計算生物科學DeLano獎，詳見：https://www.asbmb.org/awards/delano/ 。”
“DeLano獎每年頒發一次，每次授予一名“最富開創性地將計算機技術用於分子水平生命科學研究”的科學家。自2011年以來，已經有九名美國科學家榮獲該獎，包括斯坦福大學的諾貝爾獎獲得者Michael Levitt教授，美國國家科學院院士Axel Brunger、Barry Honig教授，蛋白質折疊領域著名專家，斯坦福大學教授Vijay Pande，對計算生物學有多項開創性貢獻，哈佛大學教授 Chris Sander，以及著名蛋白質數據庫（Protein Data Bank）的創始人Helen Berman教授等人。”
張陽在華中師範大學粒子物理學係師從劉連壽教授獲得物理學博士學位，1999年到中科院理論物理研究所做博士後研究。在Google Scholar可找到的第一篇論文是1999年發表的《高能強子-強子和輕子-強子碰撞中的非彈性衍射和彩色單重子團簇》。
“在博士後期間，一次很偶然的機會，張陽讀到了歐陽鍾燦院士的一篇關於血液中紅細胞膜的形狀論文而決定轉做生物學”。張陽“覺得特別有意思。我原來研究高能物理，研究對象是電子、質子、誇克等看不見摸不著的基本粒子，觀測這些粒子需要高能碰撞，然後對末態進行間接研究；歐陽老師的文章讓我覺得生物和我原來的研究領域完全不同，研究對象可以是看得見、摸得著的東西。這對於生物學家們可能沒有什麽，但是對於一個一直在做理論物理抽象研究的人來講，這種感覺十分振奮”。
張陽“後赴德國、（2001年初到）美國從事博士後研究。”
張陽先後在美國堪薩斯大學做助理教授，密西根大學做助理教授、教授。
2006年第七屆蛋白質結構預測的關鍵評估（CASP-Critical Assessment of protein Structure Prediction）中，張陽獲得第一名的好成績。
第一屆CASP是1994年開始舉辦的，2018年是第13屆。Google的 Alphafold (用DeepMind - 深度思考建立的人工智能程序）贏得第一。
2006年“張陽的工作是設計研製新的計算機算法，從氨基酸序列預測蛋白質的結構和功能”。“他的實驗室的一個重要研究課題是預測G蛋白質偶聯受體(GPCR)的結構。”
“GPCR是一種非常重要的跨細胞膜蛋白質家族，負責將細胞表麵接到的信息轉換成細胞內信號。目前，市場一半以上的藥物都是以它們為靶標的。GPCR蛋白的三維結構信息將為這些藥物設計研究提供重要導向。目前已知人體大約有850種GPCR，其中隻有一種蛋白質由X-衍射技術解得其三維結構，所有其他GPCR蛋白質必須依賴於計算機結構預測。”
隨後張陽得到“美國國家健康研究院一項125萬美元的研究項目；2008年度斯隆研究獎(Alfred P. Sloan Award)；2008年度美國國家科學基金會的教授早期事業發展獎(NSF Career Award)”。
“斯隆研究獎由美國阿爾弗雷德P·斯隆基金會於1955年創立。這是一個聲望很高且極具競爭力的獎項，旨在提高和促進特定科學領域中最傑出青年學者的事業發展。自創立以來，獲獎者中已有35人獲諾貝爾獎，14人獲菲爾茨獎，一半以上的經濟學類獲獎者獲得了所在領域最高榮譽之一——約翰·貝茨·克拉克獎。”
“2008年，斯隆基金會在來自美國和加拿大64所大學的600位候選人中，授予118位學者斯隆研究獎，他們分屬化學、計算和環境分子生物學、計算機科學、經濟學、數學、神經科學和物理等7個領域，總獎金額達590萬美元。”
“所有這些獎項，均源於張陽在計算機預測蛋白質結構研究中的傑出表現和發展潛能。”
張陽當前研究的方向是：蛋白質結構預測、蛋白質設計、基於結構的函數注釋、SNP突變和遺傳病、蛋白質-蛋白質相互作用、G蛋白偶聯受體和配體-受體相互作用、配體篩選和基於結構的藥物設計等。
後記：1，本文的題目原來不是這個，大概這個題目更能引起關注。2，張陽的本科是哪個學校沒有查到。“應該是不知名的院校”，就像城裏的“辮子小寶”自稱電大畢業。但他不是他。3，看來學物理的、學計算機的也可以轉行學生物。
參考資料：
1，熱烈祝賀我所所友張陽教授獲得2020年度DeLano獎：http://www.itp.cas.cn/xwzx/zhxw/201907/t20190729_5353084.html
2，張陽：從理論物理到理論生命：http://www.cas.cn/xw/zjsd/200906/t20090608_647212.shtml
3，張陽工作網站：https://medicine.umich.edu/dept/biochem/yang-zhang-phd
4，關於CASP：https://en.wikipedia.org/wiki/CASP
That is not true. All fundamental physics laws come from conjecture and induction, not from deduction.
Exactly. It is very easy even for untrained but intelligent laymen to understand profession papers in biology but nearly impossible even for trained scientists in other fields to do the same for mathematics and physics papers. It is also much harder to make new discoveries in mathematics and physics since all the low hanging fruits have all been picked clean, while unknown phenomena lay scattered all over the surface in biology for easy picking. Many physicists and mathematicians who are not sharp enough to cut the physics and mathematics diamonds choose to try their teeth in other softer fields. That is a good thing.
“當然，中國（大陸）八、九十年代的高中裏是有文理科之分的，也許是偏見，也許是一部分的事實，那時候非常聰明的學生都去學了理科，具體的解釋是，聰明之中第一層聰明的大都去學了以數學和物理為基礎的 Physical Sciences，第二聰明的去學了生物類，Biological Sciences，第三聰明的學文科。不過，以上那個論斷裏，學生的智商程度：聰明，就分了一二三層，而且沒有不聰明。”
小說《美西羅曼史》第六章 鏈接：http://blog.wenxuecity.com/myblog/74977/201905/30602.html