赵玲玲老师本次分享的题目是《药物发现中的化合物-蛋白质作用表示与预测》。首先，赵老师为大家介绍了课题的研究背景，药物发现是智力、时间和资源消耗巨大的高度挑战性过程，化合物-蛋白质作用预测是药物发现的核心和基础。由于存在数百万种先导化合物，利用机器学习的强大表示和预测能力来提速高通量筛选是药物发现研究和产业实践的必然发展趋势。但是，由于蛋白质、化合物自身和作用的复杂性，基于机器学习框架的化合物-蛋白质作用预测存在诸多挑战。

       接下来，赵老师结合对目前化合物-蛋白质作用预测领域的挑战和研究现状进行回顾，针对当前预测模型的作用表示、可解释性等问题，向大家重点介绍了如何利用自然语言工具挖掘蛋白质、化合物表示中的潜在语义、如何利用深度学习框架和知识嵌入来提高预测任务的性能、增强模型的可解释性等内容以及自己目前在此方面学术研究所取得的进展和论文发表情况。

       由于本次沙龙内容结合了药物方面的知识和内容，在开始便吸引了在座各位老师的兴趣，在赵玲玲老师分享结束后，大家结合自己感兴趣的话题和研究领域的内容和赵玲玲老师做了热烈的交流，并希望今后能够多开展一些交叉学科的沙龙，让更多的老师了解计算机学科为交叉学科赋能情况。

       计算学部青年学者沙龙为广大青年教师提供了一个互动交流的平台，旨在关注每一位青年教师的专业化发展，不断提高青年教师的师德修养和业务能力，丰富青年教师的业余生活，进而达到青年教师彼此科研互助、人文互补、相互扶持、共同发展的最终目的。