个人简介
陈子博于2013年在新加坡国立大学获得生命科学一等荣誉学士学位。2013年至2018年在华盛顿大学David Baker 和 Frank DiMaio 实验室学习，获得生物化学博士学位。2019年至2022年在加州理工学院 Michael Elowitz实验室作为Damon Runyon Fellow从事合成生物学研究。曾获奖项包括Science & SciLifeLab Prize, Burroughs Wellcome Fund Career Award at the Scientific Interface, Damon Runyon Fellowship, Robert Dirks Molecular Programming Prize,《麻省理工科技评论》中国区Innovators Under 35，以及福布斯 30 Under 30等。自2022年9月起，任西湖大学工学院生物医学工程领域兼聘教授。
研究方向
生物编程实验室的研究重点是通过从头设计蛋白质和蛋白质回路，使它们编码信息并在试管和细胞中对生物行为进行编程。实验室的研究项目从基础问题到实际应用，大致可以分为以下两个方向：
1. 使用蛋白质进行分子计算。我们设计蛋白质回路，使其在细胞内外进行可编程、高鲁棒性的计算，并且可预测地控制细胞功能。电路组件是使用Rosetta从头设计的蛋白质，以便在单分子水平上完全定制其功能。
2. 蛋白质的可编程自组装。自然界中的蛋白质能自组装成对细胞功能至关重要的三维多聚体结构。在大多数情况下，控制此类组装的“算法”写在相邻蛋白质之间的局部相互作用中，从而允许复杂结构从简单的构建块中自主产生。我们从头设计类似的蛋白质，使其自组装成可自定义的多聚体结构，从而提供通用的超分子结构基序来控制和改变细胞功能。
代表论文
Chen, Z., Elowitz, M.B., 2021. Programmable protein circuit design. Cell 184, 2284–2301.
Chen, Z., Kibler, R.D., Hunt, A., Busch, F., Pearl, J., Jia, M., VanAernum, Z.L., Wicky, B.I.M., Dods, G., Liao, H., Wilken, M.S., Ciarlo, C., Green, S., El-Samad, H., Stamatoyannopoulos, J., Wysocki, V.H., Jewett, M.C., Boyken, S.E., Baker, D., 2020. De novo design of protein logic gates. Science 368, 78–84.
Chen, Z., 2019. Creating the protein version of DNA base pairing. Science 366, 965–965.
Chen, Z., Johnson, M.C., Chen, J., Bick, M.J., Boyken, S.E., Lin, B., De Yoreo, J.J., Kollman, J.M., Baker, D., DiMaio, F., 2019. Self-Assembling 2D Arrays with de Novo Protein Building Blocks. J. Am. Chem. Soc. 141, 8891–8895.
Chen, Z., Boyken, S.E., Jia, M., Busch, F., Flores-Solis, D., Bick, M.J., Lu, P., VanAernum, Z.L., Sahasrabuddhe, A., Langan, R.A., Bermeo, S., Brunette, T.J., Mulligan, V.K., Carter, L.P., DiMaio, F., Sgourakis, N.G., Wysocki, V.H., Baker, D., 2019. Programmable design of orthogonal protein heterodimers. Nature 565, 106–111.
Boyken, S.E., Chen, Z., Groves, B., Langan, R.A., Oberdorfer, G., Ford, A., Gilmore, J.M., Xu, C., DiMaio, F., Pereira, J.H., Sankaran, B., Seelig, G., Zwart, P.H., Baker, D., 2016. De novo design of protein homo-oligomers with modular hydrogen-bond network-mediated specificity. Science 352, 680–687.
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