Sjors Scheres - Sjors Scheres

Sjors Scheres
SjorsScheres.jpg
Národnostholandský
Alma mater
Vědecká kariéra
Instituce
TezePodmíněná optimalizace: N-částicový přístup k upřesnění proteinové struktury  (2003)
Doktorský poradcePiet Gros
webová stránkawww2.mrc-lmb.vačka.ac.Spojené království/ vedoucí skupiny/ n-to-s/ sjors-scheres/

Sjors Hendrik Willem Scheres (narozen 1975) je nizozemský vědec na MRC Laboratoř molekulární biologie Cambridge, Velká Británie.[1][2]

Vzdělávání

Scheres studoval chemii na Utrechtská univerzita v Nizozemsku a strávil devět měsíců v Evropské zařízení pro synchrotronové záření ve Francii za svou vysokoškolskou výzkumnou práci. Poté se vrátil k Utrechtská univerzita pro něj DPhil v Proteinová krystalografie,[3] na který dohlížel Piet Gros.

Kariéra

Scheres pracoval jako Postdoktorandský výzkumník na Španělské národní centrum pro biotechnologie (CNB) s José Marií Carazo z let 2003–2010, kde vyvinul klasifikační algoritmy pro Kryogenní elektronová mikroskopie (kryo-EM) obrázky založené na Odhad maximální pravděpodobnosti.[4] V roce 2010 byl Scheres jmenován vedoucím skupiny v MRC Laboratoř molekulární biologie, Cambridge. Tam rozšířil své metody maximální pravděpodobnosti na generála Empirická Bayesova metoda pro Struktura bílkovin stanovení kryo-EM,[5] kterou implementoval do počítačového programu RELION.[6] Kromě vývoje algoritmů pro zpracování kryo-EM obrazu Scheres také spolupracoval s experimentálními skupinami na řešení několika důležitých proteinových struktur. Například Xiaochen Bai ve své skupině vyřešil strukturu člověka Gama sekretáza [7] ve spolupráci s Shi Yigong a Anthony Fitzpatrick ve své skupině vyřešili strukturu Amyloidní fibrily z Tau protein z mozku jedince s Alzheimerova choroba[8] ve spolupráci s Michel Goedert.

Scheres je členem Fakulta 1000 od roku 2016,[9] a člen rady recenzentů pro eLife od roku 2014.[10]

Ocenění

Reference

  1. ^ „Sjors Scheres - Citace Google Scholar“. scholar.google.com. Citováno 2018-07-31.
  2. ^ „Sjors Scheres - MRC Laboratory of Molecular Biology“. MRC Laboratoř molekulární biologie. Citováno 2018-07-31.
  3. ^ Scheres SH (2003). Podmíněná optimalizace: N-částicový formalismus pro zdokonalení struktury proteinů (Teze).
  4. ^ Scheres SH, Gao H, Valle M, Herman GT, Eggermont PP, Frank J, Carazo JM (2007). „Rozmotání konformačních stavů makromolekul ve 3D-EM prostřednictvím optimalizace pravděpodobnosti“. Přírodní metody. 4: 27–29. doi:10.1038 / nmeth992. PMID  17179934.
  5. ^ Scheres SH (2012). „Bayesovský pohled na stanovení struktury kryo-EM“. J. Mol. Biol. 415 (2): 406–18. doi:10.1016 / j.jmb.2011.11.010. PMC  3314964. PMID  22100448.
  6. ^ Scheres SH (2012). „RELION: implementace Bayesovského přístupu ke stanovení struktury kryo-EM“. J. Struct. Biol. 180 (3): 519–30. doi:10.1016 / j.jsb.2012.09.006. PMC  3690530. PMID  23000701.
  7. ^ Bai XC, Yan C, Yang G, Lu P, Ma D, Sun L, Zhou R, Scheres SH, Shi Y (2015). „Atomová struktura lidské gama-sekretázy“. Příroda. 525 (7568): 212–17. Bibcode:2015 Natur.525..212B. doi:10.1038 / příroda14892. PMC  4568306. PMID  26280335.
  8. ^ Fitzpatrick AW, Falcon B, He S, Murzin AG, Murshudov G, Garringer HJ, Crowther RA, Ghetti B, Goedert M, Scheres SH (2017). „Kryo-EM struktury tau vláken z Alzheimerovy choroby“. Příroda. 547 (7662): 185–90. Bibcode:2017Natur.547..185F. doi:10.1038 / příroda23002. PMC  5552202. PMID  28678775.
  9. ^ „Sjors Scheres - F1000Prime“. f1000.com. Citováno 2018-07-31.
  10. ^ „Redaktoři strukturní biologie a molekulární biofyziky“. eLife. Citováno 2018-07-31.
  11. ^ „Sjors Scheres získal medaili Bijvoet - laboratoř molekulární biologie MRC“. MRC Laboratoř molekulární biologie. 2018-04-27. Citováno 2018-07-31.
  12. ^ „Sjors Scheres zvolen za člena EMBO - MRC Laboratory of Molecular Biology“. MRC Laboratoř molekulární biologie. 2017-06-16. Citováno 2018-07-31.
  13. ^ „Vítězové KNCV Gouden Medaille - KNCV anglicky“. en.kncv.nl. Citováno 2018-07-31.
  14. ^ Callaway E (2014). „365 dní: příroda má 10“. Příroda. 516 (7531): 311–19. Bibcode:2014Natur.516..311.. doi:10.1038 / 516311a. PMID  25519114.