一、导师基本情况
姓名：王哲，副研究员，硕士生导师
邮箱：wangzhehyd@hznu.edu.cn
指导专业：药学
二、研究领域
1．计算机辅助药物设计
2．人工智能辅助药物设计
3．化学信息学
三、主讲课程
药物化学（本科生）
药物临床前研究（本科生）
四、教育和工作经历
2008年9月—2012年6月：温州医科大学，生物制药工程，学士
2012年9月—2015年6月：温州医科大学，药理学，硕士
2016年2月—2019年6月：浙江大学，药物化学，博士
2019年7月—2022年6月：浙江大学，药学院，博士后
2022年7月—2023年8月：浙江大学智能创新药物研究院，助理研究员
2024年1月—至今：杭州师范大学，药学院，副研究员
五、学术简介（限制200字内）
主要从事药物分子筛选与新型计算方法开发应用相关研究，具体包括：（1）虚拟筛选方法的系统评估与新算法开发；（2）关键药物靶点的活性分子设计与发现；（3）人工智能模型的开发及其在苗头化合物发现与先导化合物优化中的应用。主持国家博士后科学基金、浙江省自然科学基金探索项目及国家自然科学基金青年项目各1项。迄今已发表SCI论文60余篇，论文总被引超过4100次，H因子为28。作为第一完成人获计算机软件著作权3项，开发的在线计算平台已被来自100多个国家的用户访问与使用。
六、主持教学科研项目（省部级以上）
1．国家自然科学基金青年项目（2024年1月-2026年12月）：靶向PPI界面的小分子抑制剂筛选和优化新方法的开发及应用研究，30万，项目负责人，在研。
2．中国博士后科学基金面上项目（2020年7月-2022年6月）：基于新一代AI技术的PPI小分子抑制剂发现新方法的开发及应用研究，10万，项目负责人，结题。
3．浙江省自然科学基金探索项目（2021年1月-2023年12月）：靶向USP7/MDM2相互作用界面的小分子抑制剂设计方法的开发及应用研究，8万，项目负责人，结题。
七、代表性论文
1．Xujun Zhang, Chao Shen, Tianyue Wang, Yu Kang, Dan Li, Peichen Pan, Jike Wang, Gaoang Wang, Yafeng Deng, Lei Xu, Dongsheng Cao*, Tingjun Hou*, Zhe Wang*. Topology-based and conformation-based decoys database: an unbiased online database for training and benchmarking machine-learning scoring functions. Journal of Medicinal Chemistry, 2023, 66, 13:9174-9183.
2．Zhe Wang, Haiyang Zhong, Jintu Zhang, Peichen Pan, Dong Wang, Huanxiang Liu, Xiaojun Yao, Tingjun Hou*, and Yu Kang*. Small-Molecule Conformer Generators: Evaluation of Traditional Methods and AI Models on High-Quality Data Sets. Journal of Chemical Information and Modeling, 2023, 63:6525-6536.
3．Zhe Wang, Hong Pan, Huiyong Sun, Yu Kang, Huanxiang Liu, Dongsheng Cao*, Tingjun Hou*. fastDRH: a webserver to predict and analyze protein-ligand complex based on molecular docking and MM/PB(GB)SA computation. Briefings in Bioinformatics, 2022, 23, bbac201.
4．Xinlei Zhuang#, Zhe Wang#, Jiansheng Fan, Xuefei Bai, Yingchun Xu, James J. Chou, Tingjun Hou, Shuqing Chen*, Liqiang Pan*. Structure-guided and phage-assisted evolution of a therapeutic anti-EGFR antibody to reverse acquired resistance. Nature Communications, 2022, 13, 4431.
5．Shukai Gu, Chao Shen, Jiahui Yu, Hong Zhao, Huanxiang Liu, Liwei Liu, Rong Sheng, Lei Xu, Zhe Wang*, Tingjun Hou*, Yu Kang*, Can molecular dynamics simulations improve predictions of protein-ligand binding affinity with machine learning? Briefings in Bioinformatics, 2022, 23, bbac201.