Мэри Джо Ондрехен - Mary Jo Ondrechen

Мэри Джо Ондрехен
Ондрехен Мэри Джо 2011.jpg
Ондрехен в кампусе Университета Брандейс в 2011 году.
Родившийся1953
НациональностьАмериканец
Альма-матер
ИзвестенТЕМАТИКА, САЛЬСА, БАССЕЙН
Научная карьера
Полятеоретическая химия
УчрежденияСеверо-Восточный университет
ДокторантМарк А. Ратнер

Мэри Джо Ондрехен (1953 г.р.) - химик, педагог, исследователь, общественный деятель и активист. Она работает профессором химии и химической биологии и главным исследователем.[1] группы исследований вычислительной биологии Северо-Восточный университет в Бостон, Массачусетс.

Образование

Ондрехен получил Американское химическое общество сертифицированная степень бакалавра химии от Рид Колледж, Портланд, штат Орегон в 1974 г. защитила докторскую диссертацию по химии и химической физике в Северо-Западный университет, Эванстон, Иллинойс и получил докторскую степень. степень в 1978 году под руководством Марк А. Ратнер.[2] После постдокторских исследований в Чикагский университет и в Тель-Авивский университет в Израиль, последний как НАТО Постдокторант, она поступила на факультет Северо-Восточного университета в Бостоне, штат Массачусетс, в 1980 году.[3]

Исследования и открытия

Ее ранние исследовательские достижения включают дизайн молекулы и материалы с желаемыми спектроскопическими и проводящими свойствами, предсказание эффектов электрического поля в молекулах и белки, оптимизация устройств преобразования энергии, а также разработка и определение характеристик материалов ионных проводников для аккумуляторных батарейки. Ее текущая исследовательская деятельность включает моделирование биологических макромолекулы[4] и прогнозные расчеты для функциональная геномика.

Она со-разработала ТЕМАТИКА[5][6][7] (Теоретические микроскопические формы аномальных кривых титрования), простой вычислительный предсказатель функциональной информации о белках только на основе их трехмерной структуры. ТЕМАТИКА предсказывает каталитические и участок связывания в белках с высокой чувствительностью и хорошей селективностью. Уникальная и мощная особенность ее метода ТЕМАТИКИ заключается в том, что он не требует ни последовательностей, ни структурных сравнений и, следовательно, применим к новым складкам, бесхозным последовательностям, а также к инженерно-техническим разработкам. полипептид системы.

Она также является со-разработчиком вместе с Wenxu Tong и Рональд Дж. Уильямс романа машинное обучение технология называется частичным порядком оптимального правдоподобия (POOL).[8][9] POOL - это метод максимального правдоподобия с ограничением монотонности для прогнозирования свойств, которые монотонно зависят от входных функций. Этот мощный метод в сочетании с функциями ввода THEMATICS является наиболее эффективным. активный сайт предсказатель для белковых структур.

Эти методы также используются для успешного аннотирования структурная геномика белков, то есть для открытия функции продуктов генов, функция которых в настоящее время неизвестна. Ее метод структурно согласованных локальных объектов деятельности (SALSA) использует локальные наборы аминокислота остатки, которые, согласно расчетам, будут активными в катализе, чтобы идентифицировать биохимическую функцию фермент структуры неизвестного назначения.

Эти вычислительные методы в настоящее время также используются для понимания того, как ферменты влияют на катализ.[10] В частности, профессор Ондрехен первым предложил концепцию пространственно протяженных активных центров ферментов и что участие аминокислоты, даже если они удалены от места катализируемой реакции, можно предсказать с помощью простых вычислений.[11]

Ее исследовательская группа также разработала вычислительные методы для улучшения конструкции искусственных ферментов.

В 2020 году исследовательская группа Ондрехена добавила новый проект по характеристике белков SARS-CoV-2, вирус, вызывающий COVID-19, и искать вмешательства, чтобы нарушить вирусный жизненный цикл [12][13]

Общественная активность

Ондрехен - общественный деятель и активист. Недавно она входила в Совет советников Вашингтон, округ Колумбия -основан Межгосударственный совет по технологиям и регулированию (ITRC), представляющий интересы заинтересованных сторон сообщества и племен.[14] Она - бывший президент Совета директоров Бостонского центра североамериканских индейцев (NAICOB )[15] и занимал пост председателя совета директоров Общества науки и инженерии американских индейцев в Альбукерке, штат Нью-Мексико (AISES ) с 2011 по 2013 гг.[16] Страстный сторонник рационального использования Земли, ранее она работала в Комиссии по охране природы. Хопкинтон, Массачусетс и в Сети лидеров сообществ Министерство энергетики США. Она была особенно активна в продвижении инновационных технологий для решения экологических проблем.[17][18][19] Она также активно выступает за включение заинтересованных сторон из общества и племен в экологическую оценку, принятие решений и управление.

Она была спикером на Марш науки в Вашингтоне, округ Колумбия, в апреле 2017 г. [20][21].

Она выступила с многочисленными презентациями о разнообразии и инклюзивности в области науки, технологий, инженерии и математики (КОРЕНЬ ) поля.[22][23]

Рекомендации

  1. ^ Факультет естествознания Северо-Восточного университета - химия и химическая биология. (2014).
  2. ^ «Ratner Group - дом исследовательской группы Ratner». Chemgroups.northwestern.edu.
  3. ^ Полластри, М. [1] (2017)
  4. ^ Финли, А., Изучение взаимодействий фермент-субстрат с витамином B6. (1999).
  5. ^ Функция белка, предсказанная с помощью нового метода "ТЕМАТИКА", разработанного Северо-Восточным университетом и учеными Брандейса. ScienceDaily, (2001).
  6. ^ Борман С. От последовательности к следствию. Новости химии и техники, 79 (48): с. 31-33 (2001).
  7. ^ Болл, П., Компьютеры определяют форму пятна. Природа, (2001).
  8. ^ «Частичный порядок оптимального правдоподобия (POOL): прогнозирование максимального правдоподобия для остатков активного сайта с использованием трехмерной структуры и свойств последовательности», У. Тонг, Й. Вей, Л. Ф. Мурга, М. Дж. Ондрехен и Р.Дж. Уильямс, PLoS Computational Biology, 5 (1): e1000266 (2009). PMID: 9148270
  9. ^ Сомаровту, Шринивас; Ян, Хуюань; Хильдебранд, Дэвид Г. С.; Ондрехен, Мэри Джо (2011-06-01). «Высокопроизводительное предсказание функциональных остатков в белках с машинным обучением и функциями вычисленного ввода». Биополимеры. 95 (6): 390–400. Дои:10.1002 / bip.21589. ISSN  0006-3525. PMID  21254002.
  10. ^ Ондрехен, Мэри Джо; Клифтон, Джеймс Дж .; Ринге, Дагмар (2001-10-23). «ТЕМАТИКА: простой вычислительный предсказатель функции фермента по структуре». Труды Национальной академии наук Соединенных Штатов Америки. 98 (22): 12473–12478. Bibcode:2001PNAS ... 9812473O. Дои:10.1073 / pnas.211436698. ISSN  0027-8424. ЧВК  60078. PMID  11606719.
  11. ^ Селедка, А., Форма и функция в активности ферментов. (2012).
  12. ^ https://www.metrowestdailynews.com/news/20200501/hopkinton-resident-receives-national-science-foundation-grant-to-study-coronavirus Жительница Хопкинтона получает грант Национального научного фонда на исследование коронавируса.
  13. ^ https://news.northeastern.edu/2020/05/15/the-coronavirus-might-have-hidden-weak-spots-machine-learning-could-help-find-them/ У коронавируса могли быть скрытые слабые места. Машинное обучение может помочь их найти.
  14. ^ Уиллетт, А., [2] (2012)
  15. ^ Данн, Дж., О NAICOB. (2013).
  16. ^ EchoHawk, S., Совет директоров AISES. (2014).
  17. ^ Химическое окисление in situ. (2000).
  18. ^ Техническое и нормативное руководство для подхода триады: новая парадигма экологического управления проектами. (2003).
  19. ^ Использование технологии скважин с прямым проталкиванием для долгосрочного мониторинга окружающей среды при исследованиях подземных вод. (2006).
  20. ^ [3]
  21. ^ [4]
  22. ^ Эрнандес, Р., OXIDE Биография: Мэри Джо Ондрехен. (2014).
  23. ^ Пути к науке, Мэри Джо Ондрехен. (2012).