为提升教师科研能力，激发科研创新活力，11月20日，数据科学与大数据技术教研室在电北411举办了一场以“大数据驱动的β内酰胺酶蛋白质预测分析研究”为主题的教研活动。本次活动由侯镱老师主持，数据科学与大数据技术教研室全体教师参与。

首先，侯老师讲解了β内酰胺酶蛋白质的相关科研背景。β内酰胺酶是一类能够催化β内酰胺类抗生素水解的酶，其存在与细菌的耐药性密切相关。随着抗生素的广泛使用，细菌耐药性问题日益严重，因此对β内酰胺酶的研究具有重要意义。传统的β内酰胺酶研究方法主要依赖于实验手段，包括生物学实验、结构生物学和药物筛选等。然而，这些方法往往耗时耗力，且难以全面揭示β内酰胺酶的功能和性质。近年来，随着大数据和人工智能技术的快速发展，越来越多的研究人员开始探索将这些技术应用于β内酰胺酶的研究中，以期提高研究效率和准确性。

侯老师的精彩讲解引发了与会教师的热烈讨论。杜老师高度评价了大数据与AI技术在科研领域的应用潜力，并指出大数据技术的优势在于能够处理海量数据，发现传统方法难以捕捉的关联与规律。结合深度学习等算法，我们有望构建出更加精准的β内酰胺酶预测模型，为抗生素耐药性的早期预警提供有力支撑。

张老师从实践角度出发进行了阐述。他提到，借助机器学习算法，如今已能够较为精准地预测某些β内酰胺酶的三维结构，这对理解其催化机制以及设计针对性抑制剂极为关键。在未来，还计划把这些技术运用到酶工程领域，通过对酶结构的精确改造，开发出性能更卓越的新型酶制剂。

经过一番热烈的讨论与交流，与会教师纷纷表示，利用大数据和人工智能技术对β内酰胺酶进行预测和分析，不仅有助于深入理解其耐药机制，还能为新型抗生素的研发提供重要线索。利用机器学习、深度学习等算法构建精准的β内酰胺酶预测模型，可以实现对潜在耐药菌株的快速识别和监测，为临床治疗提供有力支持。此外，这些技术还可以应用于酶工程领域，通过改造β内酰胺酶的结构或功能，开发出具有更高催化效率或更广谱抗菌活性的新型酶制剂。

本次教研活动的成功举办，不仅彰显了数据科学与大数据技术教研室在科研创新方面的实力，也为教研室教师搭建了一个展示自我、交流思想的平台。随着技术的不断进步和应用场景的拓展，数据科学与大数据技术这一专业领域与生物工程的交叉研究将具有更加广阔的发展前景和重要的社会意义。

(文\侯镱图\张钦尧 审:乔圣宸)